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 des méthodes d'apprentissage d'ensemble telles que le Ensachage et le Boosting pour améliorer les performances des modèles grâce à l'agrégation et à la sélection de modèles instables.
S'insère dans les méthodologies complémentaires de choix discret et d'apprentissage automatique, couvrant les notations, les variables, les modèles, les processus de données, l'extrapolation, l'analyse de ce qu'il faut faire, et plus encore.
Explore les regrets des bandits à bras multiples, en équilibrant l'exploration et l'exploitation pour une prise de décision optimale dans des applications réelles.
Couvre les modèles familiaux exponentiels et leurs propriétés statistiques, y compris les statistiques canoniques et les fonctions génératrices de cumul.
Examine le modèle de logit trans-nested, en définissant des groupes alternatifs avec des compositions recoupantes et des paramètres d'échelle pour l'analyse des transports.
Explore les méthodes de sélection de variables dans l'apprentissage automatique, y compris les approches de sous-ensemble et de conteneur, en utilisant des procédures exhaustives et gourmandes.
