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 la sensibilité des données de localisation, l'inférence des points d'intérêt et les techniques de protection de la confidentialité des localisations.
Explore les méthodes et applications d'analyse de grappes dans l'analyse des données génomiques, y compris la classification, l'expression des gènes, la visualisation, les mesures de distance et les algorithmes de regroupement.
Explore les applications de la chimie quantique, en mettant l'accent sur le rôle de la densité électronique dans la prédiction des propriétés chimiques et en abordant les défis de la conception des catalyseurs, de la conversion de l'énergie solaire et de la synthèse des médicaments.
Introduit l'apprentissage automatique scientifique, en mettant l'accent sur son application dans divers domaines scientifiques et sur le lien entre l'apprentissage automatique et la physique.
Explore le centroïde, le médioïde, l'homogénéité, la séparabilité dans le clustering, l'évaluation de la qualité, la stabilité, les connaissances d'experts et les algorithmes de clustering.
Explore le regroupement des données génomiques, l'analyse de la survie, l'identification des gènes et l'importance statistique dans la recherche sur le cancer.
Couvre les fondamentaux de l'apprentissage automatique avancé, mettant l'accent sur les applications pratiques par des exercices et des projets interactifs.
