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 les modèles linéaires, la régression logistique, la descente en gradient et la régression logistique multi-classes avec des applications pratiques et des exemples.
Explore les filtres de Kalman linéarisés et étendus, illustrant leur application dans les systèmes non linéaires et l'estimation des paramètres inconnus.
Couvre les types de détecteurs, les statistiques de comptage, la prédiction des erreurs et l'estimation de l'incertitude dans les mesures, en soulignant l'importance des tests statistiques et l'optimisation des expériences.
Comparer l'apprentissage automatique avec les modèles traditionnels de modélisation du risque de crédit, en mettant l'accent sur les relations non linéaires et les améliorations prédictives.
Explore la prédiction linéaire, les coefficients de prédiction, la minimisation de l'erreur quadratique moyenne et l'algorithme de Levinson-Durbin dans le traitement du signal.
Couvre les marginaux articulaires et la causalité de Granger dans la théorie des probabilités, en expliquant leurs implications dans la prédiction des résultats.
Introduit la modélisation à l'échelle atomique et les prédictions informatiques, mettant l'accent sur les fondamentaux de la science des matériaux et les compétences en programmation Python.
