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 génératifs, la régression logistique et la distribution gaussienne pour approximer les probabilités postérieures et optimiser les performances du modèle.
Explore les défis de l'apprentissage profond et des applications d'apprentissage automatique, couvrant la surveillance, la confidentialité, la manipulation, l'équité, l'interprétabilité, l'efficacité énergétique, les coûts et la généralisation.
Explore les filtres de Kalman linéarisés et étendus, illustrant leur application dans les systèmes non linéaires et l'estimation des paramètres inconnus.
