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.
Discute de l'évolution des réseaux de neurones artificiels, des défis de l'apprentissage supervisé et du rôle des comportements innés dans la formation du comportement.
Présente les bases de l'apprentissage par renforcement, couvrant les états discrets, les actions, les politiques, les fonctions de valeur, les PDM et les politiques optimales.
Explore l'analyse des signaux EMG, les modèles de mélange, les modèles gaussiens et le tri des pics dans le traitement des signaux neuraux à l'aide de PCA.
Explore l'impact de l'apprentissage profond sur les humanités numériques, en se concentrant sur les systèmes de connaissances non conceptuels et les progrès récents de l'IA.
Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux en utilisant la descente de gradient stochastique (SGD) et le concept de risque double par rapport au risque empirique.
