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Fondements de l'apprentissage automatique : suradaptation et régularisation

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Séances de cours associées (38)

Arbres de régression et méthodes d'ensemble dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.

Recommender Systems: Aperçu et méthodes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'évolution des recommandateurs, du filtrage collaboratif, du prix Netflix, de la formation sur les modèles et des techniques d'optimisation.

Évaluation du modèle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le sous-ajustement, le surajustement, les hyperparamètres, le compromis biais-variance et l'évaluation de modèle dans l'apprentissage automatique.

Représentations et traitement des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute du surajustement, de la sélection des modèles, de la validation croisée, de la régularisation, des représentations de données et de la gestion des données déséquilibrées dans l'apprentissage automatique.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Classification des images : Mesures de suréquipement et de précision Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les mesures de surajustement et de précision dans la classification des images, en soulignant limportance de la généralisation du modèle et de la précision optimale.

Apprentissage statistique: Principes fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.

Échanges de devises Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le sous-ajustement, le surajustement et le compromis entre les variables de biais dans les modèles d'apprentissage automatique.

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.

Représentations et traitement des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les représentations de données, le surajustement, la sélection des modèles, la validation croisée et les défis de données déséquilibrés.

Apprentissage supervisé en économétrie financière Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, couvrant la régression linéaire, l'ajustement du modèle, les problèmes potentiels, les fonctions de base, la sélection de sous-ensembles, la validation croisée, la régularisation et les forêts aléatoires.

Descente progressive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept de descente de gradient, un algorithme universel utilisé pour trouver le minimum d'une fonction.

Apprendre le noyau : l’optimisation convexe Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage de la fonction du noyau en optimisation convexe, en se concentrant sur la prédiction des sorties à l'aide d'un classificateur linéaire et en sélectionnant les fonctions optimales du noyau par validation croisée.

L'essentiel de l'apprentissage supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.

Modèles d'espace d'état : Expressivité et transformateurs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles d'espace d'état et leur expressivité par rapport aux transformateurs, en se concentrant sur les mécanismes d'attention et l'efficacité informatique.

Analyse dimensionnelle: Importance et application Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'importance de l'analyse dimensionnelle pour quantifier les quantités physiques et résoudre les problèmes d'ingénierie, en mettant l'accent sur l'indépendance des observateurs et les équations fondamentales.

Programme d'apprentissage automatique: Introduction Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit le cours de programmation de l'apprentissage automatique, couvrant les prérequis de programmation de MATLAB et les bases de l'apprentissage automatique, ainsi que le système de classement et le matériel de cours.

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