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Ensachage et forêts aléatoires

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Séances de cours associées (30)

Cartographie de l'utilisation des terres dans les Alpes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'impact de l'imperméabilisation des sols, les statistiques d'utilisation des terres, la segmentation des images et la classification aléatoire des forêts pour une gestion durable des terres.

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.

Apprentissage supervisé : Algorithmes de classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.

Méthodes de l'ensemble: Random Forest Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les forêts aléatoires en tant que méthode d'ensemble puissante pour la classification, en discutant des stratégies d'ensachage, d'empilage, de renforcement et d'échantillonnage.

Gaussian Naive Bayes & K-NN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bayes naïfs gaussiens, les voisins les plus proches du K et le réglage hyperparamétrique dans l'apprentissage automatique.

Réseaux neuronaux récurrents : Détection de la langue Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la détection des langues à l'aide de réseaux neuronaux récurrents et de concepts d'apprentissage supervisé.

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.

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.

Arbres de décision et stimulation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les arbres de décision dans l'apprentissage automatique, leur flexibilité, les critères d'impureté et introduit des méthodes de renforcement comme Adaboost.

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.

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