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 des techniques de clustering d'apprentissage automatique non supervisées telles que K-means, Gaussian Mixture Models et DBSCAN, expliquant leurs algorithmes et leurs applications.
Introduit le Support Vector Clustering (SVC) à l'aide d'un noyau gaussien pour la cartographie spatiale des caractéristiques de grande dimension et explique ses contraintes et Lagrangian.
Explore les méthodes de descente de gradient pour l'entraînement des réseaux de neurones artificiels, couvrant l'apprentissage supervisé, les réseaux monocouches et les règles modernes de descente de gradient.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique pour les ingénieurs, y compris l'étalonnage, les exigences de cours, des exemples pratiques, des concepts d'IA et des applications ML.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et la réduction des dimensions.
Couvre les méthodes du noyau dans l'apprentissage machine avancé, se concentrant sur les noyaux, l'apprentissage non supervisé, et les algorithmes de classification.
Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.
