Représentations neuro-symboliques: Connaissances communes et Raisonnement
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore la durabilité fondée sur les données, en soulignant l'importance de la représentation des données dans les processus de conception et de fabrication.
Explore l'évaluation des modèles de génération de langage naturel, en soulignant l'importance des jugements humains et les limites des paramètres de contenu se chevauchent.
Déplacez-vous dans la façon dont la structure et le fonctionnement biologiques sont décodés par l'apprentissage non supervisé des séquences protéiques.
Explore la prédiction des rendements de réaction avec des modèles d'apprentissage en profondeur et l'importance d'ensembles de données de haute qualité en chimie.
Explore l'apprentissage automatique quantique, les représentations des molécules, la régression du noyau et l'interaction entre la physique et l'apprentissage automatique.
