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.
Explique les étapes d'affectation et de mise à jour dans le clustering K-means, la minimisation des fonctions de perte et les effets métriques de distance.
Explore l'optimisation robuste en radiothérapie, en mettant l'accent sur l'optimisation de la dose et les compromis entre les solutions nominales et robustes.
Explore la classification linéaire, l'extraction des caractéristiques, les fonctions de perte, la validation croisée et les échelles spatiales dans le traitement des signaux et l'analyse de l'IRMf.
Explore l'évolution des CNN dans le traitement de l'image, couvrant les réseaux neuronaux classiques et profonds, les algorithmes d'entraînement, la rétropropagation, les étapes non linéaires, les fonctions de perte et les frameworks logiciels.
Explore Support Vector Machines, couvrant la marge ferme, la marge souple, la perte de charnière, la comparaison des risques et la perte de charnière quadratique.
Couvre des exemples de modèles de décision pour lapprentissage supervisé, y compris la régression, la classification, les paires de classement et le décodage de séquence pour les modèles OCR.
