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 l'analyse causale des données d'observation, des pièges, des outils permettant de tirer des conclusions valables et d'aborder les variables confusionnelles.
Explique le critère de la porte d'entrée dans l'inférence causale et ses conditions suffisantes pour que les variables bloquent efficacement les chemins.
Explore des algorithmes de diffusion fiables, en se concentrant sur l'ordre causal et la fiabilité uniforme, avec des exercices sur les propriétés des détecteurs de défaillance et l'optimisation de la mémoire.
Explore le raisonnement incertain, les réseaux bayésiens et la résolution stochastique, soulignant l'importance de la logique probabiliste et de l'enlèvement.
Explore la transmission causale et l'ordre total dans des algorithmes distribués, y compris des exercices sur la propriété d'ordre total et la transformation de consensus.
