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 la réversibilité dans les chaînes de Markov et son impact sur la distribution stationnaire, en soulignant la complexité des chaînes non réversibles.
Explore l'apprentissage automatique en imagerie cérébrale, en se concentrant sur les schémas spatiaux, les émotions et les compromis entre classificateurs.
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.
Explore les compromis d'optimisation, la réduction de la variance, la dimension statistique et l'analyse de convergence dans les algorithmes d'optimisation.
