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Deep Learning : théorie et pratique

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Séances de cours associées (35)

Régression linéaire et régression logistique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.

Modèles linéaires: Partie 1 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires, y compris la régression, les dérivés, les gradients, les hyperplans et la transition de classification, en mettant laccent sur la minimisation des risques et des mesures dévaluation.

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.

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

Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.

Modèles linéaires: Bases Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.

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.

Modèles linéaires pour la classification: Régression logistique et SVM Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires pour la classification, en se concentrant sur la régression logistique et les machines vectorielles de support.

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

Explore les fondamentaux de la régression linéaire, la formation des modèles, l'évaluation et les mesures du rendement, en soulignant l'importance de la R2, du MSE et de l'EAM.

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.

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.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Principes de la finance : risque et rendement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le risque et le rendement dans la finance, couvrant la performance des titres, les taux de rendement, la variance, la volatilité et la diversification du portefeuille.

Introduction à l'information, à l'informatique et à la communication Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente les principes fondamentaux de la théorie de l'information, de l'informatique et de la communication, couvrant la génomique, l'imagerie médicale et la technologie d'assistance.

Analyse des données sur la survie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Déplacez-vous dans l'analyse des données de survie, explorant les temps de modélisation jusqu'à ce que les événements et les applications dans divers domaines.

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