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 le processus de conception, les chemins de charge, les vecteurs spatiaux, les matrices de rigidité et les couplages communs dans la conception mécanique.
Couvre l'apprentissage non supervisé axé sur les méthodes de regroupement et les défis rencontrés dans les algorithmes de regroupement comme K-means et DBSCAN.
Explore les combinaisons linéaires, la détermination de base et la dimensionnalité de l'espace vectoriel à travers des exemples pratiques et des exercices.
Explore PCA et LDA pour la réduction de dimensionnalité linéaire dans les données, en mettant l'accent sur les techniques de clustering et de séparation de classe.
Plonge dans la dimensionnalité de l'apprentissage profond, la représentation des données et la performance dans la classification des données à grande dimension, explorant la malédiction de la dimensionnalité et le noyau tangent neuronal.
Explore comment les architectures modernes ont vaincu la malédiction de la dimensionnalité et l'importance de la stabilité dans les modèles d'apprentissage en profondeur.
