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L'apprentissage automatique des ressources dans l'ère de l'IoT

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Séances de cours associées (31)

Fondements de l'apprentissage automatique : Découverte de la structure, classification, régression Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, y compris la découverte de la structure, la classification et la régression.

Introduction à l'apprentissage automatique: Aperçu du cours et bases Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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

Modèles d'espace d'état : l'expressivité des transformateurs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles d'espace d'état et l'expressivité des transformateurs dans les tâches de copie de séquence.

Algorithmes de classification: approches génératives et discriminatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les algorithmes de classification génératifs et discriminatifs, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs différences dans les tâches d'apprentissage automatique.

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 supervisé : Algorithmes de classification Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.

Subquadratic Attention Mechanisms: State Space Models Vue d'ensemble Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les mécanismes d'attention subquadratiques et les modèles d'espace d'état, en se concentrant sur leurs fondements théoriques et leurs implémentations pratiques dans l'apprentissage automatique.

Méthodes de l'ensemble: Random Forest Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les forêts aléatoires en tant que méthode d'ensemble puissante pour la classification, en discutant des stratégies d'ensachage, d'empilage, de renforcement et d'échantillonnage.

Support Vecteurs Machines: Théorie et Applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore Support Vector Machines théorie, paramètres, unicité, et des applications dans l'apprentissage de la machine.

Modèles linéaires pour la classification: Extensions multi-classes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires pour la classification multi-classes, en se concentrant sur la régression logistique et les mesures d'évaluation.

Classification d'image: Arbres de décision et forêts aléatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.

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