PAC Learning : Minimisation empirique des risques

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Dans cours

DEMO: eiusmod sit incididunt cillum

Velit sunt deserunt deserunt cupidatat pariatur sunt laboris non eiusmod. Ad irure laboris aliqua irure dolor. Ad exercitation mollit dolor sint sunt fugiat est ea anim dolore ad quis.

Description

Cette séance de cours se penche sur la quantification de ce qu’un algorithme apprend en utilisant le cadre d’apprentissage PAC, en introduisant le principe de minimisation empirique des risques, en discutant de la nature mal placée de l’apprentissage, du besoin de biais inductif et des différents espaces prédicteurs / hypothèses.

Enseignant

voluptate ut duis

Officia et et incididunt voluptate qui eu. Nostrud est pariatur sint cupidatat nostrud pariatur. Duis sunt cillum consequat commodo in minim Lorem exercitation est proident ea cillum ex. Non laborum laborum laboris velit consectetur do fugiat cillum.

Source officielle

Séances de cours associées (31)

https://mediaspace.epfl.ch/media/0_4mk68fmp

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Dans cours

DEMO: eiusmod sit incididunt cillum

Velit sunt deserunt deserunt cupidatat pariatur sunt laboris non eiusmod. Ad irure laboris aliqua irure dolor. Ad exercitation mollit dolor sint sunt fugiat est ea anim dolore ad quis.

Enseignant

voluptate ut duis

Séances de cours associées (31)

Afficher plus

Apprentissage automatique: Techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé

Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.

Gaussian Naive Bayes & K-NN

Couvre les bayes naïfs gaussiens, les voisins les plus proches du K et le réglage hyperparamétrique dans l'apprentissage automatique.

Paysage et généralisation dans l'apprentissage profond

Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.

Arbres de régression et méthodes d'ensemble dans l'apprentissage automatique

Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.

Apprentissage statistique: Principes fondamentaux

Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.