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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Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.
Explore le surajustement dans la régression polynomiale, en soulignant l'importance de la généralisation dans l'apprentissage automatique et les statistiques.
Se penche sur la prédiction des propriétés non scalaires au-delà des énergies dans l'apprentissage scientifique des machines, en se concentrant sur les moments dipolaires, la polarisabilité et la réponse diélectrique.
Couvre la régression linéaire, lanalyse de corrélation et les fondamentaux de régression logistique, en mettant laccent sur la distinction entre la corrélation et la causalité.
