Évaluation du modèle et réglage de l'hyperparamètre
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
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.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant la classification supervisée, les limites de décision et l'ajustement de la courbe polynomiale.
Explore la généralisation, la sélection des modèles et la validation dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de l'évaluation impartiale des modèles.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, y compris la collecte de données, l'évaluation des modèles et la normalisation des fonctionnalités.
Explore la règle discriminatoire gaussienne pour la classification à l'aide de modèles de mélange gaussien et discute des limites de dessin et de la complexité du modèle.
Explore les choix discrets et l'apprentissage automatique comme méthodes complémentaires, en discutant de l'apprentissage supervisé, des avantages du modèle, des pièges, des biais d'agrégation, de la classification probabiliste et des données de panel.
Déplacez-vous dans des modèles hydrodynamiques uniformément précis pour les équations cinétiques utilisant l'apprentissage par machine, couvrant l'équation de Boltzmann, les méthodes de moment et les résultats numériques.
Explore les bases de l'apprentissage automatique, les conditions conflictuelles, les répercussions sur la vie privée et les défis de déploiement, mettant en évidence les biais et les menaces contradictoires.
