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 les arbres de décision pour la classification, l'entropie, le gain d'information, l'encodage à chaud, l'optimisation de l'hyperparamètre et les forêts aléatoires.
Couvre les mesures d'information telles que l'entropie, la divergence Kullback-Leibler et l'inégalité de traitement des données, ainsi que les noyaux de probabilité et les informations mutuelles.
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les expériences aléatoires et l'inférence statistique, avec des exemples pratiques et des idées.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistique, y compris la loi de probabilité totale, le théorème de Bayes, et l'indépendance des événements.
Explore la génération de nombres quantiques aléatoires, en discutant des défis et des implémentations de générer une bonne randomité à l'aide de dispositifs quantiques.
Explore le picking automatisé des barres de renforcement dans les données radar pénétrantes au sol à l'aide de techniques d'apprentissage automatique et de traitement du signal.
