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 l'inférence, la construction de modèles, la sélection de variables, la robustesse, la régression régularisée, les modèles mixtes et les méthodes de régression.
Déplacez-vous dans des modèles générateurs basés sur les scores, explorant les distributions naturelles d'apprentissage et l'impact de l'architecture de réseau neuronal sur la robustesse.
Introduit des statistiques descriptives, des tests d'hypothèses, des valeurs p et des intervalles de confiance, soulignant leur importance dans l'analyse des données.
Explore le concept de cacher une signature numérique invisible dans les médias et les défis de la robustesse et de l'imperceptibilité dans le filigrane.
Explore la théorie du portefeuille en mettant l'accent sur la stratégie de parité des risques, en discutant de l'allocation d'actifs proportionnelle à l'inverse de la volatilité et en comparant différents portefeuilles diversifiés.
Explore la décomposition gaussienne et la distribution du temps de retour en chimie, en soulignant l'importance d'oublier les constantes et d'analyser les facteurs de transcription des gènes.
Explore l'estimation du champ acoustique à l'aide de réseaux de capteurs sans fil et discute des défis dans la mise en œuvre des techniques d'IA dans les systèmes réels.
Discute des mesures statistiques de la tendance centrale et de la dispersion, en se concentrant sur la moyenne, la médiane et leurs implications dans l'analyse des données.
