Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre le chargement des ensembles de données, la compréhension des dimensions, les courbes d'apprentissage et l'impact de la régularisation sur les surajustements.
Explore les arbres de décision, de l'induction à l'élagage, en mettant l'accent sur l'interprétabilité et les forces de sélection automatique des fonctionnalités, tout en abordant des défis tels que l'ajustement excessif.
Explore les applications d'apprentissage automatique dans la modélisation des matériaux, couvrant la régression, la classification et la sélection des fonctionnalités.
Introduit des techniques pour obtenir des estimations impartiales du risque des prédicteurs appris et leur application pour l'accord hyperparamétrique.
Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de l'expansion des fonctionnalités et des méthodes du noyau.
