Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Recherche

Afficher tous les résultats pour

Accueil

Séance de cours

Classification : Introduction

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (36)

Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.

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.

Clustering : K-Means Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le clustering et l'algorithme K-means pour partitionner les ensembles de données en clusters en fonction de la similarité.

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.

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

Présente les bases de l'apprentissage automatique, les mesures de performance, les techniques d'optimisation et l'évaluation des modèles.

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.

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.

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.

Algorithme de K-means Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'algorithme K-means pour regrouper des échantillons de données en k classes sans étiquettes, dans le but de minimiser la fonction de perte.

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.

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 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.

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.

Segmentation : théorie et algorithmes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie et les algorithmes derrière la segmentation de l'image, en se concentrant sur l'identification et l'évaluation de la région.

Règle discriminatoire gaussienne : Classification et limites Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la règle discriminatoire gaussienne pour la classification à l'aide de modèles de mélange gaussien et discute des limites de dessin et de la complexité du modèle.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Page 2 sur 2