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 modèles linéaires, les surajustements et l'importance de l'expansion des fonctionnalités et ajoute plus de données pour réduire les surajustements.
Explore les méthodes de régularisation dans les réseaux neuronaux, en soulignant l'importance des bases d'entraînement et de validation pour éviter les surajustements.
Se penche sur l'impact de l'apprentissage automatique sur la vie privée, en discutant des attaques, des vulnérabilités et des considérations éthiques dans l'utilisation des données.
Compare L1 et L0 pénalisation en régression linéaire avec des conceptions orthogonales en utilisant des algorithmes gourmands et des comparaisons empiriques.
Couvre les apprenants faibles dans la stimulation, l'algorithme AdaBoost, les inconvénients, les apprenants faibles simples, les variantes de stimulation et les ondelettes Viola-Jones Haar-Like.
Explore la surparamétrie, la généralisation, le surajustement, le sous-ajustement et la régularisation implicite dans les modèles d'apprentissage profond.
