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Clustering: Apprentissage sans supervision

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Séances de cours associées (59)

Deep Learning : dimensionnalité et représentation des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Plonge dans la dimensionnalité de l'apprentissage profond, la représentation des données et la performance dans la classification des données à grande dimension, explorant la malédiction de la dimensionnalité et le noyau tangent neuronal.

Discretisation : méthodes et techniques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes de discrétisation, y compris les techniques d'égale largeur et d'égale fréquence, ainsi que les statistiques x2 pour les tests d'indépendance.

Modèles de blocs : Analyse continue Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le modèle de bloc stochastique, le regroupement spectral et la compréhension non paramétrique des modèles de bloc, en mettant l'accent sur les mesures pour comparer les modèles graphiques.

Principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, y compris les fonctions de perte et les distributions de probabilité.

Modélisation de données : régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la modélisation fondée sur les données en mettant l'accent sur la régression, couvrant la régression linéaire, les risques de raisonnement inductif, l'APC et la régression des crêtes.

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.

Introduction à la science des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.

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.

Méthodes de clustering : Clustering K-means et densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes k-means, kernel trick et density clustering pour les clusters non convexes.

Sous-typage biologique en psychiatrie: l'espoir, la controverse et une nouvelle méthode Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur les progrès du sous-typage biologique en psychiatrie, en mettant l'accent sur le trouble dépressif majeur et le trouble du spectre autistique.

Classificateurs voisins les plus près et malédiction de dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les classificateurs voisins les plus proches, le compromis entre les biais, la malédiction de la dimensionnalité et les limites de généralisation dans l'apprentissage automatique supervisé.

Apprentissage supervisé en économétrie financière Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, couvrant la régression linéaire, l'ajustement du modèle, les problèmes potentiels, les fonctions de base, la sélection de sous-ensembles, la validation croisée, la régularisation et les forêts aléatoires.

Apprentissage automatique scientifique: introduction aux modèles en verre Spin Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit l'apprentissage automatique scientifique, en mettant l'accent sur son application dans divers domaines scientifiques et sur le lien entre l'apprentissage automatique et la physique.

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.

Deep Learning : données, modèles et défis Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Fournit une vue d'ensemble des concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les données, l'architecture du modèle et les défis liés à la gestion de grands ensembles de données.

Modèles linéaires & k-NN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires, la régression logistique, les limites de décision, k-NN, et les applications pratiques dans l'attribution des auteurs et l'analyse des données d'image.

Clustering Evaluation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'évaluation de clustering à l'aide de l'index RAND et des ontologies, suivi par les algorithmes de clustering classiques.

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.

Réduction de dimensionnalité: introduction et motivation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les défis posés par les données à haute dimension, la nécessité de réduire la dimensionnalité et les implications pour les modèles d'apprentissage automatique.

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