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Apprentissage auto-supervisé: État de l'art

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Séances de cours associées (30)

Intelligence cérébrale : Apprentissage continu des modèles de représentation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

S'insère dans l'apprentissage continu des modèles de représentation dans l'intelligence cérébrale, mettant l'accent sur l'adaptation rapide aux environnements non structurés.

L'apprentissage automatique à l'échelle atomique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore des modèles simples, l'évaluation de la structure électronique et l'apprentissage automatique à l'échelle atomique.

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

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Apprentissage Sparse Caractéristiques: Encombrant dans les réseaux neuraux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Analyse des séries chronologiques financières Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Réseau neuronal Rapprochement et apprentissage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

S'oriente vers l'approximation du réseau neuronal, l'apprentissage supervisé, les défis de l'apprentissage à haute dimension et la révolution expérimentale de l'apprentissage profond.

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

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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.

Introduction à la classification des images Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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

Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris la classification, les algorithmes, l'optimisation, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et diverses tâches telles que la reconnaissance d'images et la génération de texte.

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