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 l'estimation du maximum de vraisemblance dans les modèles linéaires, couvrant le bruit gaussien, l'estimation de la covariance et les machines vectorielles de support pour les problèmes de classification.
Explore le traitement des poudres à travers des techniques de fraisage et de classification pour la production de céramique, couvrant le concassage, le fraisage, la rupture des particules et la synthèse des poudres.
Explore l'apprentissage automatique en imagerie cérébrale, en se concentrant sur les schémas spatiaux, les émotions et les compromis entre classificateurs.
Explore les modèles linéaires pour la classification, la régression logistique, les limites de décision, la SVM, la classification multi-classes et les applications pratiques.
Introduit la classification des documents en utilisant des fonctionnalités telles que les mots et les métadonnées, et des modèles tels que k-Nearest-Neighbors et word embeddings.
Explique l'algorithme Adaboost pour construire des classificateurs forts à partir de faibles, en mettant l'accent sur l'amélioration des méthodes et la détection des visages.
