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Deep Learning : dimensionnalité et représentation des données

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Séances de cours associées (53)

Apprentissage statistique: Principes fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.

Introduction à la classification des images Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.

Analyse des documents : Modélisation des sujets Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.

Réseaux neuronaux : formation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.

Gradient Descent sur les réseaux neuraux ReLU à deux niveaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Analyse la descente du gradient sur les réseaux neuraux ReLU à deux couches, en explorant la convergence globale, la régularisation, les biais implicites et l'efficacité statistique.

Classification d'image: Arbres de décision et forêts aléatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.

Apprentissage sans supervision : regroupement et réduction de dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.

Machine Learning pour l'extraction de fonctionnalités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage automatique pour l'extraction de fonctionnalités, la vision 3D et les réseaux neuronaux en robotique mobile.

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.

L'apprentissage automatique et l'IA moderne: l'analyse SWOT Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre une analyse SWOT de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, explorant les forces, les faiblesses, les possibilités et les menaces sur le terrain.

Traitement d'image II: classificateurs gaussiens et réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les classificateurs gaussiens, la classification des textures, l'estimation des paramètres, l'apprentissage supervisé et les réseaux neuronaux profonds dans le traitement d'images.

Réseaux neuronaux profonds Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'algorithme de rétro-propagation pour les réseaux neuronaux profonds et l'importance de la localité dans CNN.

L'apprentissage automatique efficace grâce à la synthèse des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage automatique efficace par la synthèse des données, couvrant les défis, les méthodes et les applications impactées dans divers domaines.

Analyse en composantes principales : interprétation géométrique et réduction dimensionnelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse des composantes principales pour la réduction des dimensions et la représentation des données dans une nouvelle base.

Fondements de l'apprentissage profond: Aperçu de l'architecture transformatrice Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond et de l'architecture Transformer, en se concentrant sur les réseaux neuronaux, les mécanismes d'attention et leurs applications dans les tâches de modélisation de séquence.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les représentations de données, le sac de mots, les histogrammes, le prétraitement des données et les réseaux neuronaux.

Apprentissage non supervisé : analyse des composantes principales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé en mettant l'accent sur l'analyse de la composante principale et la décomposition de la valeur singulière.

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