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.
Couvre la surveillance des biocapteurs prénatals, les défis liés à la naissance prématurée, le développement de Smart Pad, les tests de décharge vaginale, l'imagerie par IRM, la technologie de l'IRMf et le paysage du marché de l'IRM.
Couvre les bases de la régression linéaire dans l'apprentissage automatique, y compris la formation des modèles, les fonctions de perte et les mesures d'évaluation.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.
Explore les transformations géométriques et les invariances modernes, en mettant l'accent sur la géométrie projective et les développements historiques.
Introduit la régression linéaire, l'ajustement de la ligne de couverture, l'entraînement, les gradients et les fonctions multivariées, avec des exemples pratiques tels que l'achèvement du visage et la prédiction de l'âge.