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 défis expérimentaux de conception en sciences sociales, en mettant l'accent sur la formulation d'hypothèses, le contrôle variable et l'atténuation des biais.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, l'apprentissage supervisé et non supervisé, diverses techniques comme les voisins k-nearest et les arbres de décision, et les défis de l'ajustement excessif.
Explore les opérations MOSFET, la modélisation et les compromis dans la conception de circuits intégrés analogiques, en mettant l'accent sur la polarisation, le mode de fonctionnement et les paramètres de petit signal.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique supervisé, couvrant les types, les techniques, le compromis biais-variance et l'évaluation du modèle.
Explore les mesures d'évaluation des modèles, les techniques de sélection, le compromis biais-variance et la gestion des distributions de données biaisées dans l'apprentissage automatique.
Explore les circuits de polarisation indépendants de la température, les références TC négatives, les circuits d'auto-polarisation référencés par diode et les références bandgap dans les circuits intégrés basse tension.
