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 bases de Pytorch avec les ensembles de données MNIST et Digits, en mettant l'accent sur la formation des réseaux neuronaux pour la reconnaissance manuscrite des chiffres.
Explore limpact de la complexité du modèle sur la qualité de la prédiction à travers le compromis biais-variance, en mettant laccent sur la nécessité déquilibrer le biais et la variance pour une performance optimale.
Explore les intégrales de courbes des champs vectoriels, les calculs d'énergie, les fonctions potentielles et les vecteurs tangentiels, en mettant l'accent sur les intégrales de lignes et les domaines.
Discute des défis liés à la construction de réseaux neuraux physiques, en mettant l'accent sur la profondeur, les connexions et la capacité de formation.
Explore les méthodes de diagnostic des risques comme l'analyse « What-If », l'analyse des arbres de failles et l'analyse des arbres d'événements afin d'identifier et d'atténuer les risques potentiels.
Couvre les bases du traitement des flux de données, y compris des outils comme Apache Storm et Kafka, des concepts clés tels que le temps d'événement et les opérations de fenêtre, et les défis du traitement des flux.
