Séance de cours
Apprentissage par machine de l'adversaire
Séances de cours associées (34)
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.
Modèles Vision-Langue-Action : Formation et applications
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Régression logistique : prédiction de la végétation
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
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 : formation et activation
Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.
Génération de nombres aléatoires quantiques
Explore la génération de nombres quantiques aléatoires, en discutant des défis et des implémentations de générer une bonne randomité à l'aide de dispositifs quantiques.
Courbes de double descente : surparamétrisation
Explore les courbes de double descente et la surparamétrisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en soulignant les risques et les avantages.
Apprentissage supervisé : Régression linéaire
Couvre l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur la régression linéaire, y compris des sujets comme la classification numérique, la détection des pourriels et la prédiction de la vitesse du vent.
Représentation des données : PCA
Couvre la représentation des données à l'aide de PCA pour la réduction de la dimensionnalité, en se concentrant sur la préservation du signal et l'élimination du bruit.
Introduction à l'apprentissage automatique : apprentissage supervisé
Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.