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L'apprentissage automatique à l'échelle atomique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore des modèles simples, l'évaluation de la structure électronique et l'apprentissage automatique à l'échelle atomique.

Introduction à l'apprentissage automatique: bases et exemples Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'utilisation de Piazza pour les communications liées à la classe et les exercices pratiques en Python.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Concepts d'apprentissage par renforcement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, des réseaux neuronaux, du clustering et de l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs défis.

Réseaux neuronaux convolutionnels : filtres et canaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le partage du poids, les filtres, les canaux et l'augmentation des données dans les réseaux neuronaux convolutionnels.

Séance de cours interactive : Apprentissage du renforcement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les sujets d'apprentissage avancés du renforcement, y compris les politiques, les fonctions de valeur, la récursion de Bellman et le contrôle de la TD sur les politiques.

Machine de Boltzmann : RBM Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la machine Boltzmann restreinte, une version plus expressive de la machine Boltzmann avec des unités cachées.

Réseaux neuronaux : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.

Régression linéaire et logistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit une régression linéaire et logistique, couvrant les modèles paramétriques, la prédiction multi-sorties, la non-linéarité, la descente de gradient et les applications de classification.

Attribution de Dirichlet latent Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'allocation de Dirichlet latente, une méthode de pointe pour l'extraction de concepts à l'aide d'un modèle génératif probabiliste.

Régression linéaire : modèles paramétriques et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire, les modèles paramétriques, l'optimisation et la modélisation prédictive à l'aide d'exemples étiquetés.

Lasso et MNIST Basics Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente la régularisation Lasso et son application à l'ensemble de données MNIST, en mettant l'accent sur la sélection des fonctionnalités et les exercices pratiques sur la mise en œuvre de la descente en gradient.

Ingénierie des caractéristiques: Régression polynomiale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre en fonction de la régression linéaire sur les caractéristiques des prédicteurs d'origine pour la représentation flexible des caractéristiques.

Introduction au clustering : méthodes et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases du clustering dans l'apprentissage non supervisé et ses applications pratiques.

Classification de l'arbre de décision Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la classification de l'arbre de décision à l'aide de KNIME Analytics Platform pour le prétraitement des données et la création de modèles.

Régression polynomiale : vue d'ensemble Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression polynomiale, l'impact de flexibilité, et le sous-ajustement contre le surajustement.

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