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Réseaux neuronaux : régression et classification

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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.

Réseaux d'approvisionnement en énergie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.

Deep Learning : réseaux neuronaux convolutifs et techniques de formation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des réseaux neuronaux convolutifs, de leur architecture, des techniques de formation et des défis tels que des exemples contradictoires en apprentissage profond.

Machines d'apprentissage extrêmes photoniques: Techniques de calcul de réservoir Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les machines d'apprentissage extrêmes photoniques et le calcul de réservoir, en se concentrant sur leurs architectures, leurs techniques de programmation et leurs applications en informatique optique.

Ingénierie des fonctionnalités : données manquantes et normalisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques de gestion des données manquantes et de normalisation des fonctionnalités, ainsi que la transformation des données d'entrée et de sortie.

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.

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.

Apprentissage statistique: Principes fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.

Réseaux neuronaux : Algorithme du modèle Perceptron et de la rétropropagation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le modèle perceptron et l'algorithme de rétropropagation dans les réseaux neuronaux.

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.

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.

Algorithmes de classification: approches génératives et discriminatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les algorithmes de classification génératifs et discriminatifs, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs différences dans les tâches d'apprentissage automatique.

Réseaux de neurones : contrôle monocouche Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la mise en œuvre de contrôleurs de réseau neuronal monocouche et l'impact des nombres de capteurs sur la complexité du comportement.

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.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Régression et modélisation cinétique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse de régression, la modélisation cinétique, l'estimation des paramètres et la modélisation de la concentration d'ozone atmosphérique à l'aide de relations linéaires et de diagrammes de dispersion.

Modèles linéaires généralisés : théorie et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la théorie des modèles linéaires généralisés, y compris la logistique et la régression de Poisson, lévaluation des modèles et les tests de coefficient.

Neurones d'ingénierie: Lumière, Produits chimiques, Son Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'optogénétique, la chimiogénétique et la sonogénétique pour concevoir l'activité neuronale à l'aide de la lumière, des produits chimiques et du son.

Apprentissage du monde ouvert pour les données biomédicales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage du monde ouvert pour les données biomédicales, en mettant l'accent sur la mise à profit de petits ensembles de données et la découverte de nouveaux phénomènes.

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