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.
Explore le compromis entre la complexité et le risque dans les modèles d'apprentissage automatique, les avantages de la surparamétrisation et le biais implicite des algorithmes d'optimisation.
Explore l'amélioration des prédictions d'apprentissage automatique en raffinant les mesures d'erreur et en appliquant des contraintes pour améliorer la précision des prédictions de densité électronique.
Comparer l'apprentissage automatique avec les modèles traditionnels de modélisation du risque de crédit, en mettant l'accent sur les relations non linéaires et les améliorations prédictives.
Couvre le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage des machines, explorant le réglage des courbes polynômes, l'expansion des fonctionnalités, les fonctions du noyau et la sélection des modèles.
Couvre la divergence Kullback-Leibler, la régularisation et les statistiques bayésiennes pour lutter contre le surajustement dans les modèles d'apprentissage automatique.
Discuter de la façon dont l'apprentissage de caractéristiques éparses peut conduire à une suradaptation dans les réseaux neuraux malgré des preuves empiriques de généralisation.
Se penche sur les défis et les possibilités de l'apprentissage automatique dans la modélisation du risque de crédit, en comparant les modèles statistiques traditionnels avec les méthodes d'apprentissage automatique.
Se penche sur l'impact de l'apprentissage automatique sur la vie privée, en discutant des attaques, des vulnérabilités et des considérations éthiques dans l'utilisation des données.
Explore le surajustement, la validation croisée et la régularisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la complexité du modèle et l'importance de la force de régularisation.
