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Fondements de l'apprentissage automatique

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

Introduit la régression linéaire, couvrant ses fondamentaux, ses applications et ses mesures d'évaluation dans l'apprentissage automatique.

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.

Introduction à la classification des images Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.

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

Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris les techniques supervisées et non supervisées, la régression linéaire et la formation des modèles.

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.

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

Présente les bases de l'apprentissage automatique, les mesures de performance, les techniques d'optimisation et l'évaluation des modèles.

Apprentissage non supervisé : réduction de la dimensionnalité et regroupement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, en expliquant comment il aide à trouver des modèles dans les données sans étiquettes.

Estimation du regroupement et de la densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la réduction de dimensionnalité, l'APC, les techniques de regroupement et les méthodes d'estimation de la densité.

Fondements de l'apprentissage automatique : Découverte de la structure, classification, régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, y compris la découverte de la structure, la classification et la régression.

Réduction de dimensionnalité: PCA & t-SNE Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore PCA et t-SNE pour réduire les dimensions et visualiser efficacement les données à haute dimension.

Analyse des documents : Modélisation des sujets Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.

Réduction de la dimensionnalité : PCA et LDA Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité telles que PCA et LDA, les méthodes de clustering, l'estimation de la densité et la représentation des données.

Méthodes de regroupement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Examine les méthodes de regroupement pour la partition des données en classes significatives lorsque l'étiquetage est inconnu, couvrant les moyennes K, les mesures de dissimilarité et le regroupement hiérarchique.

Soutien de la régression vectorielle: Tricks de noyau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression Ridge et SVR, mettant l'accent sur les astuces du noyau pour la régression non linéaire.

Intelligence cérébrale : Apprentissage continu des modèles de représentation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

S'insère dans l'apprentissage continu des modèles de représentation dans l'intelligence cérébrale, mettant l'accent sur l'adaptation rapide aux environnements non structurés.

Régression linéaire : méthode des moindres carrés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la méthode des moindres carrés dans la régression linéaire pour trouver la ligne la mieux adaptée à un ensemble de points de données.

Signal statistique et traitement de données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les fondamentaux, les outils et les applications du traitement des données et du signal statistique dans divers domaines.

Visualisation des données : Techniques, outils et concepts Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques, les outils et les concepts de visualisation des données pour une représentation efficace des données.

Méthodes de régression : Modèle de construction et de diagnostic Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes de régression, couvrant la construction de modèles, le diagnostic, l'inférence et l'analyse de la variance.

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