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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Couvre le clustering, la classification et le support des principes, des applications et de l'optimisation des machines vectorielles, y compris la classification non linéaire et les effets du noyau gaussien.
Explore les méthodes d'optimisation primaire-duelle, se concentrant sur les approches lagrangiennes et diverses méthodes comme la pénalité, la lagrangien augmentée, et les techniques de fractionnement.
Couvre le modèle de bloc stochastique pour la détection de la communauté, en se concentrant sur la détection des communautés, des clusters et des groupes.
Explore les défis du big data, les caractéristiques, les techniques de dégroupage et les stratégies de gestion des défaillances dans le traitement et la gestion des données.
Explore les défis liés à la manipulation de grandes tailles de données dans l'informatique distribuée et discute des techniques de dégroupage et des stratégies de gestion des défaillances.
Explore la segmentation de l'image, les techniques de seuil, la segmentation de la texture et l'étiquetage des composants connectés dans le traitement de l'image.
