Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore l'évaluation des modèles avec K-Nearest Neighbor, couvrant la sélection optimale de k, les mesures de similarité et les mesures de performance pour les modèles de classification.
Explore l'apprentissage automatique des droits de l'homme, en mettant l'accent sur la définition des objectifs, le traitement des faux positifs et négatifs, et en assurant la transparence et la confiance.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, y compris la collecte de données, l'évaluation des modèles et la normalisation des fonctionnalités.
Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.
Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris la classification binaire, la régression logistique, les limites de décision et les machines vectorielles de support.
Explore Support Vector Machines, couvrant la marge ferme, la marge souple, la perte de charnière, la comparaison des risques et la perte de charnière quadratique.
Explore les modèles linéaires pour la classification, la régression logistique, les limites de décision, la SVM, la classification multi-classes et les applications pratiques.
Couvre le concept de biométrie, le processus d'inscription et de vérification de la biométrie, et l'importance d'équilibrer les faux positifs et les faux négatifs.
Explore les modèles linéaires, la régression logistique, les métriques de classification, la MVS et leur utilisation pratique dans les méthodes de science des données.
