Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore les techniques d'exploration de données préservant la confidentialité, y compris l'anonymat k, les attaques et la confidentialité différentielle.
Explore l'analyse probabiliste dans les algorithmes, couvrant le problème de l'embauche et le paradoxe de l'anniversaire, ainsi que les tables de hachage et les fonctions.
Explore le compromis entre le biais et la variation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'équilibre entre le biais et la variance dans les prédictions du modèle.
Explore la prédiction linéaire, les filtres optimaux, les signaux aléatoires, la stationnarité, l'autocorrélation, la densité spectrale de puissance et la transformée de Fourier dans le traitement du signal.
Explore les tendances et les défis de la modélisation de systèmes moléculaires complexes à l'aide d'approches hiérarchiques à plusieurs échelles, couvrant les échelles de durée, les simulations atomistes et les techniques d'appariement des forces.
Explore les arbres de décision, l'ajustement excessif et la randomisation dans l'apprentissage supervisé, en soulignant l'importance de la gestion de la variance et de la sélection des fonctionnalités.
