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 concepts d'apprentissage automatique appliqués tels que la collecte de données, l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des modèles et les mesures d'évaluation du rendement.
Explore la théorie de la généralisation dans l'apprentissage automatique, en abordant les défis dans les espaces de dimension supérieure et le compromis entre les biais et les variables.
Couvre l'interprétation des estimations du risque de validation croisée et la construction d'un prédicteur final à partir des résultats de validation croisée.
Introduit des techniques pour obtenir des estimations impartiales du risque des prédicteurs appris et leur application pour l'accord hyperparamétrique.
Examine la complémentarité des mesures au sol et des mesures par satellite dans la surveillance de la pollution atmosphérique et discute de la relation entre la profondeur optique des aérosols et les PM2,5.
