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.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.
Explore les techniques de résolution d'entités pour identifier et agréger différents profils d'entités à travers des ensembles de données, couvrant les défis et les solutions.
Introduit le Support Vector Clustering (SVC) à l'aide d'un noyau gaussien pour la cartographie spatiale des caractéristiques de grande dimension et explique ses contraintes et Lagrangian.
Explore le centroïde, le médioïde, l'homogénéité, la séparabilité dans le clustering, l'évaluation de la qualité, la stabilité, les connaissances d'experts et les algorithmes de clustering.
Explore les modèles thématiques, les modèles de mélange gaussien, la répartition des dirichlets latents et l'inférence variationnelle dans la compréhension des structures latentes à l'intérieur des données.
