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Bias implicites dans l'apprentissage automatique

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Séances de cours associées (38)

Gradient Descent sur les réseaux neuraux ReLU à deux niveaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Analyse la descente du gradient sur les réseaux neuraux ReLU à deux couches, en explorant la convergence globale, la régularisation, les biais implicites et l'efficacité statistique.

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.

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.

Proximal Gradient Descent: Techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute de la descente du gradient proximal et de ses applications dans l'optimisation des algorithmes d'apprentissage automatique.

Réseaux profonds et convolutifs : généralisation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.

Descente de gradient plus rapide: Techniques d'optimisation projetées Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre des méthodes de descente de gradient plus rapides et une descente de gradient projetée pour une optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.

Descente progressive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept de descente de gradient, un algorithme universel utilisé pour trouver le minimum d'une fonction.

KKT et optimisation convexe Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les conditions KKT et l'optimisation convexe, en discutant des qualifications de contraintes et des cônes tangents des ensembles convexes.

Optimisation robuste : Optimisation polynomiale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'optimisation des polynômes, y compris l'écriture de polynômes en tant que produits matriciels et la résolution d'équations linéaires pour la non-négativité.

Bases de traitement d'images Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases du traitement d'images, en se concentrant sur l'écriture d'un programme pour traiter les images.

Programmation dynamique : Découpe de tiges et multiplication de chaînes matricielles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit une programmation dynamique en mettant l'accent sur la coupe des tiges et la multiplication de la chaîne matricielle.

Optimisation du convex Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre un aperçu de l'optimisation convexe, des jeux d'affines, des polyèdres, des ellipsoïdes et des fonctions convexes.

Exercice de programmation linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre des exercices liés à la programmation linéaire, en se concentrant sur la résolution de problèmes d'optimisation.

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.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Agents d'apprentissage profond : Renforcement de l'apprentissage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les agents d'apprentissage profond dans l'apprentissage du renforcement, en mettant l'accent sur les approximations du réseau neuronal et les défis dans la formation des systèmes multiactifs.

Apprentissage non supervisé : recommandation de film Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé pour la recommandation de films en utilisant la décomposition des valeurs singulières.

Produits dérivés partiels : définitions et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Examine les définitions et applications des dérivés partiels dans les fonctions de plusieurs variables, en soulignant l'importance de spécifier le choix des variables.

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