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Prévoir de nouveaux cycles de vie de produits : approche d'apprentissage automatique

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Séances de cours associées (45)

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 les algorithmes de clustering, PCA, LDA, K-means, GMM, KDE et Mean Shift pour l'estimation de la densité et le clustering.

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.

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.

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.

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.

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

Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.

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.

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

Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.

L'apprentissage automatique efficace grâce à la synthèse des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage automatique efficace par la synthèse des données, couvrant les défis, les méthodes et les applications impactées dans divers domaines.

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.

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.

Arbres de décision: Classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.

Revue du Machine Learning Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre un examen des concepts d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé, la classification vs régression, les modèles linéaires, les fonctions du noyau, les machines vectorielles de soutien, la réduction de la dimensionnalité, les modèles génératifs profonds et la validation croisée.

Comprendre les modèles de données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'importance des modèles de données dans la recherche scientifique et les défis posés par les mégadonnées.

Informatique distribuée : défis et solutions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les défis de l'informatique distribuée, de la croissance des données et des types de données, en mettant l'accent sur la bataille contre les trois V dans le Big Data.

Techniques d'imagerie : Distorsions géométriques et radiométriques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des techniques d'imagerie, en se concentrant sur les distorsions géométriques et radiométriques dans la photographie aérienne et leurs implications pour l'interprétation des données.

Deep Learning: Conception de modèles de réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la conception et l'optimisation de modèles de réseaux neuronaux en apprentissage profond.

Questions liées à l'échange de données : questions liées à la structure et à l'échange de données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les étapes de la collecte des données, les techniques de structuration et les questions communes à la préparation des données.

Réseaux d'approvisionnement en énergie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.

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