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Réduction de la dimensionnalité : PCA et LDA

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Séances de cours associées (44)

Apprentissage sans supervision: PCA & K-means Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage non supervisé avec l'APC et les moyennes K pour la réduction de dimensionnalité et le regroupement des données.

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

Couvre PCA et LDA pour la réduction de dimensionnalité, expliquant la maximisation de la variance, les problèmes de vecteurs propres et les avantages de Kernel PCA pour les données non linéaires.

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.

Méthodes d'extraction et de regroupement de fonctionnalités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Les couvertures comportent des méthodes d'extraction, de regroupement et de classification pour les ensembles de données de grande dimension et l'analyse comportementale utilisant PCA, t-SNE, k-means, GMM et divers algorithmes de classification.

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.

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.

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

Couvre les méthodes de regroupement des moyennes K, hiérarchiques et DBSCAN avec des exemples pratiques.

Modèles du sujet: Comprendre les structures latentes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles thématiques, les modèles de mélange gaussien, la répartition des dirichlets latents et l'inférence variationnelle dans la compréhension des structures latentes à l'intérieur des données.

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.

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.

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.

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.

Data Science: Python pour les ingénieurs - Partie II Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les data wrangling, le traitement numérique des data, et la visualisation scientifique en utilisant Python pour les ingénieurs.

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.

Essai de python: Introduction Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit Python et Git pour analyser les données d'humidité du sol dans un verger.

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.

Extensions à l'échangeabilité: analyse statistique des données du réseau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les extensions à l'échangeabilité dans l'analyse des données du réseau, y compris les cadres graphiques et l'échangeabilité des bords.

Soutenez des machines à vecteurs : Kernel Tricks Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les astuces du noyau dans les machines vectorielles de support pour un calcul efficace dans les espaces de grande dimension sans transformation explicite.

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.

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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