Séance de cours
Introduction à la classification des images
Séances de cours associées (98)
Introduction à l'apprentissage automatique
Couvre les bases de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur la classification des images et l'étiquetage des ensembles de données.
Apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes : Classification de l'image
Couvre les fondamentaux de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur les tâches de classification d'images à l'aide de l'intelligence artificielle.
Groupement : moyenne en k
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Analyse des documents : Modélisation des sujets
Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.
Règles de voisinage les plus près: Partie 2
Explore les règles de voisinage les plus proches, les défis de l'algorithme k-NN, le classificateur Bayes et l'algorithme k-means pour le regroupement.
Aperçu de l'apprentissage supervisé
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Fondements de l'apprentissage automatique
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Réseaux neuronaux récurrents : Détection de la langue
Explore la détection des langues à l'aide de réseaux neuronaux récurrents et de concepts d'apprentissage supervisé.
Échanges de devises
Explore le sous-ajustement, le surajustement et le compromis entre les variables de biais dans les modèles d'apprentissage automatique.
Fondements de l'apprentissage automatique
Couvre les principes fondamentaux et les méthodes de l'apprentissage automatique, y compris les techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé.