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Description

Cette séance de cours se penche sur la philosophie de l’apprentissage automatique, où le raisonnement sur l’ensemble de la population est basé sur un nombre limité d’échantillons de données. Il souligne l'importance des hypothèses de fluidité dans l'apprentissage et la nécessité pour l'ensemble de la formation d'être représentatif de la population à apprendre.

Dans MOOC

Systèmes IoT et applications industrielles avec Design Thinking

L'internet des objets (IdO) et les appareils connectés intelligents ont radicalement changé la façon dont notre monde fonctionne et dont les entreprises opèrent et créent de nouvelles activités. Voulez-vous apprendre les principes fondamentaux de l'IoT ? Ce cours est fait pour vous ! Dans ce cours, nous fournissons une vue d'ensemble des technologies IoT sous-jacentes et de leurs applications commerciales. Ce cours est une introduction à l'IoT et explique pourquoi il s'agit d'un concept en constante évolut

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Concepts associés (32)

Raison

La raison est généralement considérée comme une faculté propre de l'esprit humain dont la mise en œuvre lui permet de créer des critères de vérité et d'erreur et d'atteindre ses objectifs. Elle repose sur la capacité qu'aurait l'être humain de faire des choix en se basant sur son intelligence, ses perceptions et sa mémoire tout en faisant abstraction de ses préjugés, ses émotions ou ses pulsions. Cette faculté a donc plusieurs emplois : connaissance, éthique et technique.

Raisonnement déductif

En logique, la déduction est une inférence menant d'une affirmation générale à une conclusion particulière. La déduction est une opération par laquelle on établit au moyen de prémisses une conclusion qui en est la conséquence nécessaire, en vertu de règles d'inférence logiques. Ces règles sont notamment l'objet des Premiers Analytiques d'Aristote. On l'oppose généralement à l'induction, qui consiste au contraire à extraire d'un nombre fini de propositions données par l'observation, une conclusion ou un petit nombre de conclusions plus générales.

Liste de concepts logiques

Cet article liste les principaux concepts logiques, au sens philosophique du terme, c'est-à-dire en logique générale (issue de la dialectique). Nota : La logique comporte aussi des branches en mathématiques et en informatique. Ces branches de la logique utilisent des concepts souvent différents comme les prédicats : axiome, théorème hypothèse, conjonction, disjonction, Déduction naturelle... Pour plus d'informations sur ces concepts consulter les articles : Logique mathématique, logique classique.

Échantillonnage (statistiques)

thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.

Philosophie

La philosophie, du grec ancien (composé de , « aimer », et de , « sagesse, savoir »), signifiant littéralement « amour du savoir » et communément « amour de la sagesse », est une démarche qui vise à une compréhension du monde et de la vie par une réflexion rationnelle et critique. Cette réflexion n’est pas pour autant le propre d’un homme en particulier mais de tout homme dans sa dimension proprement humaine même si certains penseurs en ont fait le cœur de leur activité.

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Séances de cours associées (64)

Stratégies d'échantillonnage MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Explore le processus de recherche, les types variables, la causalité et la corrélation, et les stratégies d'échantillonnage.

Inégalités de concentration

Couvre les inégalités de concentration et les méthodes d'échantillonnage pour estimer les distributions inconnues, en mettant l'accent sur les taux d'infection de la population.

Évaluation du modèle : métriques et sélection

Explore les mesures d'évaluation des modèles, les techniques de sélection, le compromis biais-variance et la gestion des distributions de données biaisées dans l'apprentissage automatique.

Introduction à l'apprentissage automatique: Aperçu du cours et bases

Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.

Méthodes numériques stochastiques efficaces

Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.

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Raison

Raisonnement déductif

Liste de concepts logiques

Échantillonnage (statistiques)

Philosophie

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