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 la construction d'un modèle de probabilité, l'échantillonnage aléatoire, le calcul de la variance et l'optimisation de l'allocation dans les expériences.
Explore les mesures d'évaluation des modèles, les techniques de sélection, le compromis biais-variance et la gestion des distributions de données biaisées dans l'apprentissage automatique.
Explore les chaînes de Markov et leurs applications dans des algorithmes, en se concentrant sur l'impatience des utilisateurs et la génération d'échantillons fidèles.
Couvre un échantillonnage important pour une estimation Monte Carlo efficace des valeurs attendues en utilisant une nouvelle distribution pour réduire la variance.
Explore le financement d'une idée, l'analyse de données volumineuses et les bases statistiques avec des idées sur la façon d'éviter les pièges courants.
