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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Explore l'apprentissage bio-inspiré avec des réseaux neuronaux et des algorithmes génétiques, couvrant la structure, la formation et les applications pratiques.
Introduit des concepts clés d'apprentissage automatique, tels que l'apprentissage supervisé, la régression par rapport à la classification et l'algorithme K-Nearest Neighbors.
Couvre la dérivation de la formule de descente de gradient stochastique pour un perceptron simple et explore l'interprétation géométrique de la classification.
Couvre la physique des neiges, l'hydrologie, la modélisation et l'impact climatique, en mettant l'accent sur l'auto-apprentissage et la compréhension pratique.
Explore les approches d'extraction d'informations telles que les modèles écrits à la main et la supervision à distance, avec des exemples de paires d'entités correspondant à des modèles.
