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Modèles de génération profonde

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Séances de cours associées (36)

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.

Modèles du sujet: Allocation de dirichlet latent Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre des modèles thématiques, en se concentrant sur l'allocation de Dirichlet latente, le regroupement, les MGM, la distribution de Dirichlet, l'apprentissage LDA et les applications en humanités numériques.

Modèles thématiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des modèles thématiques, couvrant le clustering, le GMM, le LDA, la distribution de Dirichlet et l'inférence variationnelle.

Modèles de mélange gaussien : Classification des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.

Séance de révision : Module 1 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.

Distribution normale : caractéristiques et exemples Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les caractéristiques et l'importance de la distribution normale, y compris des exemples et des scénarios de traitement.

Autoencodeurs variationnels Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les autoencodeurs variationnels, une approche probabiliste des autoencodeurs pour la génération de données et la représentation de fonctionnalités, avec des applications dans le traitement du langage naturel.

Distribution normale: Caractéristiques et Z-scores Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les caractéristiques de la distribution normale, les scores Z, la probabilité dans les statistiques inférentielles, les effets d'échantillon et l'approximation de la distribution binomiale.

Apprentissage sans supervision : regroupement et réduction de dimensionnalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.

Régression logistique : Interprétation probabiliste Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'interprétation probabiliste de la régression logistique, la régression multinomiale, le KNN, les hyperparamètres et la malédiction de la dimensionnalité.

Processus stochastiques contrôlés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les processus stochastiques contrôlés, en se concentrant sur l'analyse, le comportement et l'optimisation, en utilisant la programmation dynamique pour résoudre les problèmes du monde réel.

Transformers en robotique : applications et innovations Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'utilisation de transformateurs en robotique, en se concentrant sur la perception incarnée et les applications innovantes dans la locomotion humanoïde et l'apprentissage du renforcement.

La malédiction de la dimensionnalité dans l'apprentissage profond Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur les défis de l'apprentissage profond, en explorant la dimensionnalité, les performances et les phénomènes sur-adaptés dans les réseaux neuronaux.

Estimation des quantiles extrêmes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'estimation des quantiles extrêmes à l'aide de quantiles empiriques et de données d'échantillonnage.

Modèles de signaux paramétriques : Matlab Practice Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles de signaux paramétriques et les applications Matlab pratiques pour les chaînes de Markov et les processus AutoRegressive.

Deep Learning: Explorer la vision et les transformateurs de langage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les architectures de transformateurs avancées en apprentissage profond, en se concentrant sur les modèles Swin, HUBERT et Flamingo pour les applications multimodales.

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