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Méthodes du noyau : Récapitulatif et applications

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Séances de cours associées (40)

Représentation des données : BoW et données déséquilibrées Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les problèmes de surajustement, de sélection de modèle, de validation, de validation croisée, de régularisation, de régression du noyau et de représentation des données.

Revue du Machine Learning Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre un examen des concepts d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, la classification vs régression, les modèles linéaires, les fonctions du noyau, les machines vectorielles de soutien, la réduction de la dimensionnalité, les modèles génératifs profonds et la validation croisée.

Kernel Methods: Comprendre les sur-ajustements et la sélection des modèles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des méthodes du noyau, en se concentrant sur les surajustements, la sélection des modèles et les fonctions du noyau dans l'apprentissage automatique.

Réduction de la dimensionnalité : PCA et LDA Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité telles que PCA et LDA, les méthodes de clustering, l'estimation de la densité et la représentation des données.

Extension de la fonctionnalité: Amandes et KNN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Les couvertures comportent l'expansion, les noyaux et les voisins K-nearest, y compris la non-linéarité, SVM, et les noyaux gaussiens.

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.

Récapitulation des réseaux neuraux : fonctions d'activation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.

Réseaux de neurones: caractéristiques aléatoires et régression du noyau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les caractéristiques aléatoires dans les réseaux neuronaux et la régression du noyau en utilisant la descente de gradient stochastique.

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

Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.

Sélection de fonctionnalités, Régression du noyau, Terrain de jeu des réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la sélection des fonctionnalités, la régression du noyau et les réseaux neuronaux à travers des exercices.

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.

Représentations et traitement des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les représentations de données, le surajustement, la sélection des modèles, la validation croisée et les défis de données déséquilibrés.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Modèles linéaires: Partie 1 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires, y compris la régression, les dérivés, les gradients, les hyperplans et la transition de classification, en mettant laccent sur la minimisation des risques et des mesures dévaluation.

Validation croisée et régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'ajustement de la courbe polynomiale, les fonctions du noyau et les techniques de régularisation, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et du surajustement.

Optimisation non convexe : techniques et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques d'optimisation non convexes et leurs applications dans l'apprentissage automatique.

Apprentissage évolutif et digne de confiance : défis et solutions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les défis et les solutions pour l'apprentissage évolutif et fiable dans des réseaux hétérogènes, en mettant l'accent sur l'hétérogénéité des données, la vie privée, l'équité et la robustesse.

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

Couvre les fondamentaux des réseaux de neurones profonds et des splines, explorant leurs propriétés, leurs implications et leurs applications dans l'apprentissage automatique moderne.

Contrôle comportemental chez les animaux et les robots Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le contrôle du comportement chez les animaux et les robots, couvrant les perspectives historiques, l'activation des neurones, le modèle de Drosophila, les techniques avancées et l'organisation de mini-projets.

Consommation d'eau à Genève Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les données sur la consommation d'eau à Genève, y compris les graphiques sur la consommation et les pertes, les ensembles de données disponibles et les phases de traitement des données.

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