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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Se plonge dans l'utilisation de l'apprentissage automatique pour prédire la densité des paires sans spin et comprendre la corrélation électronique dans des systèmes complexes.
Explore la génération de vecteurs aléatoires gaussiens avec des composantes spécifiques basées sur des valeurs observées et explique le concept de fonctions de covariance définies positives dans les processus gaussiens.
Explore l'apprentissage des modèles graphiques avec les estimateurs M, la régression des processus Gaussiens, la modélisation Google PageRank, l'estimation de la densité et les modèles linéaires généralisés.
Explore la génération de processus stochastiques, y compris les processus gaussiens, les processus de Markov, les processus de Poisson et l'intégration circulatoire.
Explore la régression linéaire probabiliste et la régression de processus gaussien, en mettant l'accent sur la sélection du noyau et l'ajustement hyperparamétrique pour des prédictions précises.
Explore les modèles thématiques, les modèles de mélange gaussien, la répartition des dirichlets latents et l'inférence variationnelle dans la compréhension des structures latentes à l'intérieur des données.
Explore l'analyse des signaux EMG, les modèles de mélange, les modèles gaussiens et le tri des pics dans le traitement des signaux neuraux à l'aide de PCA.
