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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Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.
Comparer les algorithmes K-Means et Spectral Clustering, en mettant en évidence leurs différences et leurs applications pratiques dans le regroupement des comportements des élèves.
Examine les méthodes de regroupement pour la partition des données en classes significatives lorsque l'étiquetage est inconnu, couvrant les moyennes K, les mesures de dissimilarité et le regroupement hiérarchique.
Explore l'analyse de la mémoire post mortem des personnalités publiques dans les nouvelles et les médias sociaux, en découvrant des idées importantes sur la formation de la mémoire.
Explore le regroupement des données génomiques, l'analyse de la survie, l'identification des gènes et l'importance statistique dans la recherche sur le cancer.
Explore le suivi des connaissances bayésiennes, les modèles linéaires généralisés et les algorithmes de clustering pour la découverte de structures dans les données comportementales.
Introduit des techniques de clustering d'apprentissage automatique non supervisées telles que K-means, Gaussian Mixture Models et DBSCAN, expliquant leurs algorithmes et leurs applications.
