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 convergence de la descente du gradient pour les fonctions fortement convexes et l'importance de la régularisation dans la prévention des surajustements.
Couvre la régression MAE, la coque convexe, les avantages de la reformulation et les problèmes pratiques liés aux variables et aux contraintes de décision.
S'insère dans l'automatisation de la synthèse chimique par la découverte et l'optimisation de catalyseurs à l'aide de l'apprentissage automatique et de la chimie computationnelle.
Explore l'optimisation de la distribution robuste, les algorithmes évolutives, les estimateurs de gradient et les limites de complexité dans les paramètres à grande échelle.
Explore les lois de contrôle d'apprentissage avec Dynamical Systems pour robots, en mettant l'accent sur les problèmes de régression et les techniques d'ajustement.
Explore les modèles linéaires, la régression, la prédiction multi-sorties, la classification, la non-linéarité et l'optimisation basée sur le gradient.
