Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Discute de l'importance de la collecte de données et de la préparation à la classification, y compris les défis d'étiquetage et les méthodes de crowdsourcing.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, y compris la collecte de données, l'évaluation des modèles et la normalisation des fonctionnalités.
Explore l'apprentissage automatique en imagerie cérébrale, en se concentrant sur les schémas spatiaux, les émotions et les compromis entre classificateurs.
Explore Kernel Ridge Regression, le Kernel Trick, Représenter Theorem, dispose d'espaces, matrice du noyau, prédiction avec les noyaux, et la construction de nouveaux noyaux.
Explore Kernel Principal Component Analysis, une méthode non linéaire utilisant des noyaux pour la résolution linéaire de problèmes et la réduction des dimensions.
Plongez dans les défis et les avantages de l'apprentissage profond, en soulignant la transition vers les réseaux neuronaux convolutifs et l'impact de la largeur du réseau sur le paysage des pertes.
Présente les bases de l'analyse de données textuelles, couvrant la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets à l'aide de techniques de prétraitement et de modèles d'apprentissage automatique.
