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.
Explore les modèles linéaires, les surajustements et l'importance de l'expansion des fonctionnalités et ajoute plus de données pour réduire les surajustements.
Discuter de la façon dont l'apprentissage de caractéristiques éparses peut conduire à une suradaptation dans les réseaux neuraux malgré des preuves empiriques de généralisation.
Explore les arbres de décision, de l'induction à l'élagage, en mettant l'accent sur l'interprétabilité et les forces de sélection automatique des fonctionnalités, tout en abordant des défis tels que l'ajustement excessif.
Explore les méthodes de descente de gradient pour l'entraînement des réseaux de neurones artificiels, couvrant l'apprentissage supervisé, les réseaux monocouches et les règles modernes de descente de gradient.
Explore les arbres de décision, l'ajustement excessif et la randomisation dans l'apprentissage supervisé, en soulignant l'importance de la gestion de la variance et de la sélection des fonctionnalités.
Couvre les arbres de décision pour la régression et la classification, expliquant la construction des arbres, la sélection des caractéristiques et les critères d'induction.
Explore les principes fondamentaux de la régression linéaire, en soulignant limportance des techniques de régularisation pour améliorer la performance du modèle.
