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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Introduit des outils de traitement de signaux statistiques pour les communications sans fil, mettant l'accent sur les applications pratiques et l'expérience pratique avec Python ou Matlab.
Couvre un échantillonnage important pour une estimation Monte Carlo efficace des valeurs attendues en utilisant une nouvelle distribution pour réduire la variance.
Couvre le concept d'inférence moyenne-carré-erreur et d'estimateurs optimaux pour les problèmes d'inférence en utilisant différents critères de conception.
Couvre la transformée de Fourier inverse, le filtrage de fréquence, la segmentation, le seuillage, l'estimation de la taille des particules et l'analyse à l'aide d'ImageJ.
Couvre les méthodes de descente de gradient pour les problèmes convexes et non convexes, y compris la minimisation convexe lisse sans contrainte, lestimation de la vraisemblance maximale, et des exemples comme la régression de crête et la classification dimage.
Discute de la distribution de Dirichlet, de l'inférence bayésienne, de la moyenne postérieure et de la variance, des antécédents conjugués et de la distribution prédictive dans le modèle de Dirichlet-Multinôme.
Explore les algorithmes d'apprentissage génératif, les règles de décision et les propriétés de distribution gaussienne dans l'apprentissage automatique.
