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Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.

Imagerie quantitative pour le génie civil Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques d'imagerie quantitative pour le génie civil, couvrant les capteurs ToF, la technologie LIDAR, les capteurs à ultrasons, la lumière structurée, les caméras stéréo et l'estimation de la profondeur via l'apprentissage en profondeur.

Capteurs intelligents pour l'IoT Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la conception d'interfaces de capteurs économes en énergie pour les nœuds IoT, en mettant l'accent sur la miniaturisation et l'efficacité énergétique.

Agents d'apprentissage: Tradeoff Exploration-Exploitation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le compromis exploration-exploitation dans l'apprentissage des effets inconnus des actions en utilisant des bandits multi-armés et Q-learning.

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.

Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les représentations de données, les histogrammes, les réseaux neuronaux et les concepts d'apprentissage profond.

La malédiction de la dimensionnalité dans l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur les défis de l'apprentissage profond, en explorant la dimensionnalité, les performances et les phénomènes sur-adaptés dans les réseaux neuronaux.

Deep Learning : données, modèles et défis Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Fournit une vue d'ensemble des concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les données, l'architecture du modèle et les défis liés à la gestion de grands ensembles de données.

Deep Learning Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de l'apprentissage profond, y compris les représentations de données, le sac de mots, le prétraitement des données, les réseaux de neurones artificiels et les réseaux de neurones convolutifs.

Modélisation de données dans les neurosciences: Meenakshi Khosla Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.

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.

Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.

Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.

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