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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S'insère dans l'automatisation de la synthèse chimique par la découverte et l'optimisation de catalyseurs à l'aide de l'apprentissage automatique et de la chimie computationnelle.
Explique la droite de régression des moindres carrés, les coefficients de corrélation, les valeurs aberrantes, les points influents et les résidus dans les modèles de régression.
S'insère dans la théorie de la conversion par Moscovici, explorant l'influence minoritaire à travers un long processus et l'importance de la cohérence.
Souligne l'importance d'une validation croisée prudente dans les réseaux neuronaux profonds, y compris la division des données et le concept de validation croisée K-fold.
Explore l'apprentissage de la fonction du noyau en optimisation convexe, en se concentrant sur la prédiction des sorties à l'aide d'un classificateur linéaire et en sélectionnant les fonctions optimales du noyau par validation croisée.
Couvre le classificateur k-NN, la reconnaissance numérique manuscrite, la réduction de données, les applications, la construction de graphes, les limitations et la malédiction de la dimensionnalité.
Explore les processus avancés de fabrication de composites, en se concentrant sur les phénomènes d'infiltration et de perméabilité dans les matériaux composites.
