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Complexité : approximation-estimation

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Séances de cours associées (38)

Fondements de l'apprentissage automatique : suradaptation et régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage des machines, explorant le réglage des courbes polynômes, l'expansion des fonctionnalités, les fonctions du noyau et la sélection des modèles.

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

Introduit des techniques de régularisation pour éviter une suradaptation dans les modèles d'apprentissage automatique.

Splines: Méthode des moins-quares Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les splines, en mettant l'accent sur la méthode des moindres carrés pour interpoler les splines et en démontrant son application à l'aide de MATLAB.

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.

Validation croisée et régularisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'ajustement de la courbe polynomiale, les fonctions du noyau et les techniques de régularisation, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et du surajustement.

Le risque de Bayes et la généralisation dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le risque de Bayes, la généralisation, les taux d'erreur et les méthodes d'interpolation dans l'apprentissage automatique.

Régression polynomiale : vue d'ensemble Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression polynomiale, l'impact de flexibilité, et le sous-ajustement contre le surajustement.

Évaluation du modèle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le sous-ajustement, le surajustement, les hyperparamètres, le compromis biais-variance et l'évaluation de modèle dans l'apprentissage automatique.

Fondements de l'apprentissage automatique : régularisation et validation croisée Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de l'expansion des fonctionnalités et des méthodes du noyau.

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.

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.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Critères de convergence : limites des polynômes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les critères de convergence des limites polynomiales et le théorème des deux gendarmes, en soulignant l'importance des formes indéterminées.

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.

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.

Quantification des distributions de probabilité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la quantification des distributions de probabilité, le regroupement statistique des moyennes k, l'estimation moyenne, les méthodes de regroupement robustes et les questions de recherche ouvertes.

Équations différentielles de Bernoulli : perspectives et solutions historiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des équations différentielles de Bernoulli, de leur contexte historique et des méthodes pour les résoudre, en soulignant l'importance des concepts d'algèbre linéaire dans la compréhension de ces équations.

Transformers : l’auto-attention et le MLP Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les transformateurs, en mettant l'accent sur l'auto-attention et les mécanismes MLP pour un traitement de séquence efficace.

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