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Optimisation non convexe : techniques et applications

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Modèles linéaires pour la classification: Extensions multi-classes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires pour la classification multi-classes, en se concentrant sur la régression logistique et les mesures d'évaluation.

Modèles linéaires pour la classification: Régression logistique et SVM Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires pour la classification, en se concentrant sur la régression logistique et les machines vectorielles de support.

Techniques d'optimisation: Convexité et algorithmes dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité, les algorithmes et leurs applications pour assurer une convergence efficace vers les minima mondiaux.

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

Introduit des techniques de régularisation pour éviter une suradaptation dans les modèles d'apprentissage automatique.

Gradient Descent: Régression linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept de descente de gradient pour la régression linéaire, en expliquant le processus itératif de mise à jour des paramètres.

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.

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.

Réseaux neuronaux sous SGD Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'optimisation des réseaux neuronaux en utilisant la descente de gradient stochastique (SGD) et le concept de risque double par rapport au risque empirique.

Méthode de l'orthogonalité et des moindres carrés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les vecteurs orthogonaux, les vecteurs unitaires et le théorème de Pythagore en Rm.

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.

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.

Régression linéaire : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression linéaire en utilisant la méthode des moindres carrés pour adapter les points de données à l'équation y = ax + b.

Flux de puissance optimal et introduction de Chebyshev Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les solutions Optimal Power Flow, SDP, l'inégalité de Chebyshev et les distributions de probabilité.

Filtre Wiener: Dénoisement adaptatif Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le filtre Wiener pour l'estimation des signaux et la dénigrement adaptatif dans des scénarios avec des propriétés non changeantes et des contraintes en temps réel.

Convexité géodésique : théorie et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la convexité géodésique dans les espaces métriques et ses applications, en discutant des propriétés et de la stabilité des inégalités.

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.

Optimisation du convex : Notation et normes matricielles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la notation Convex Optimization, les fonctions convexes, les normes vectorielles et les propriétés matricielles.

Aperçu du cours et introduction à l'OLS Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit le cours d'économétrie FIN-403, mettant l'accent sur l'application pratique de modèles économétriques standards comme les moindres carrés ordinaires (OLS) dans les contextes économiques et financiers.

Techniques d'intégration: théorèmes et méthodes fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des techniques d'intégration, en mettant l'accent sur l'intégration par parties et les méthodes de substitution, avec des exemples pratiques et des idées théoriques.

Théorème du nombre premier Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la preuve du théorème des nombres premiers et ses implications dans la théorie des nombres.

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