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Séances de cours associées (36)

Fondements de l'apprentissage automatique : régularisation et validation croisée Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de l'expansion des fonctionnalités et des méthodes du noyau.

Apprentissage supervisé: Méthodes de régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.

Retour à Régression linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire, la régularisation, les problèmes inverses, la tomographie par rayons X, la reconstruction d'images, l'inférence de données et l'intensité du détecteur.

Modèles de signaux paramétriques : Matlab Practice Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles de signaux paramétriques et les applications Matlab pratiques pour les chaînes de Markov et les processus AutoRegressive.

Validation croisée : Techniques et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques de validation croisée, d'ajustement excessif, de régularisation et de régression dans l'apprentissage automatique.

Méthodes de régression : Modèle de construction et d'inférence Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'inférence, la construction de modèles, la sélection de variables, la robustesse, la régression régularisée, les modèles mixtes et les méthodes de régression.

Estimation maximale de vraisemblance : modèles linéaires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'estimation du maximum de vraisemblance dans les modèles linéaires, couvrant le bruit gaussien, l'estimation de la covariance et les machines vectorielles de support pour les problèmes de classification.

Techniques de régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régularisation dans des modèles linéaires, y compris la régression de crête et le Lasso, les solutions analytiques et la régression de crête polynomiale.

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.

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

Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.

Transitions de phase dans le traitement du signal Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les transitions de phase dans le traitement du signal, démontrant leur impact sur la reconstruction du signal et l'application d'algorithmes de seuil dans le débruitage d'image.

Dénoisement adaptatif: Annulation de l'écho Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques de dénigrement adaptatif, mettant l'accent sur l'annulation d'échos et la nécessité de filtres adaptatifs en temps réel.

Optimisation de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques d'optimisation, l'intégration de mots et les systèmes de recommandation dans l'apprentissage automatique.

Bases de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris les techniques supervisées et non supervisées, la régression linéaire et la formation des modèles.

Détecteurs : Caméras et performances Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les caractéristiques des caméras d'imagerie, la résolution spatiale, les sources de bruit et la plage dynamique pour des performances optimales dans les applications de microscopie.

Traitement adaptatif du signal : filtrage et réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le traitement adaptatif du signal, la descente de gradient et l'algorithme LMS pour un filtrage efficace et un entraînement au réseau neuronal.

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