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 les bases des réseaux neuraux, le problème XOR, la classification et les applications pratiques comme la prévision des données météorologiques.
Couvre les techniques de gestion des données manquantes et de normalisation des fonctionnalités, ainsi que la transformation des données d'entrée et de sortie.
Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de l'expansion des fonctionnalités et des méthodes du noyau.
S'insère dans le compromis entre la flexibilité du modèle et la variation des biais dans la décomposition des erreurs, la régression polynomiale, le KNN, et la malédiction de la dimensionnalité.
