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Réduction de la dimensionnalité non linéaire

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Séances de cours associées (42)

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.

Concepts d'apprentissage par renforcement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, des réseaux neuronaux, du clustering et de l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs défis.

Amélioration des modèles du chemin visuel ventral Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles de calcul du système visuel ventral, en se concentrant sur l'optimisation des réseaux pour les tâches réelles et la comparaison avec les données cérébrales.

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.

Auto-encodeur et GAN Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les auto-encodeurs pour la compression des données et les GAN pour la génération de données.

Réseaux neuronaux : formation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.

Récapitulation des réseaux neuraux : fonctions d'activation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.

Modèles de génération profonde: Codeurs automatiques et GANs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les codeurs automatiques et les réseaux d'adversaires génériques pour la modélisation generative profonde.

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.

Réseaux de neurones : caractéristiques d’apprentissage et prédiction linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la capacité des réseaux de neurones à apprendre des fonctionnalités et à faire des prédictions linéaires, en soulignant l'importance de la quantité de données pour une performance efficace.

Réseaux profonds et convolutifs : généralisation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.

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.

Réseaux neuronaux récurrents : Détection de la langue Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la détection des langues à l'aide de réseaux neuronaux récurrents et de concepts d'apprentissage supervisé.

Réseaux de mémoire à court terme Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les réseaux de mémoire à long terme (LSTM) comme une solution pour la disparition et l'explosion des gradients dans les réseaux neuronaux récurrents.

Transformers: Unifier les communautés d'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le rôle des transformateurs dans l'unification de divers domaines d'apprentissage automatique.

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.

Analyse de textures : approches statistiques et structurelles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute de l'analyse des textures dans les images, en se concentrant sur les propriétés statistiques et structurelles, les techniques de segmentation et les applications d'apprentissage automatique pour la classification des textures.

Comprendre les classificateurs ImageNet Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la généralisation des classificateurs ImageNet et les défis à relever pour obtenir des modèles d'apprentissage automatique fiables.

Apprentissage et contrôle en toute sécurité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage sûr, le contrôle, la coordination multi-agents, et la convergence d'équilibre Nash dans les systèmes intelligents.

Vision par ordinateur : formation et transformation d’images Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Fournit un aperçu des principes de formation et de transformation d'images en vision par ordinateur.

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