Séance de cours
Analyse Big Data : défis et solutions
Séances de cours associées (32)
Apprentissage Automatique: Physique et Données
Explore l'apprentissage automatique atomistique, intégrant les principes physiques dans les modèles pour prédire avec précision les propriétés moléculaires.
Diffusion-Convection: Modélisation et Schémas
Couvre la modélisation et les schémas numériques pour les problèmes de diffusion-convection.
Applications phénoménologiques du modèle standard
Explore la vérification du modèle standard à travers des expériences de diffusion et les implications de modèles de matière noire minimes.
Classement multiclasses
Couvre le concept de classification multiclasse et les défis de la séparation linéaire des données avec les classes multiples.
Fonctions avancées des pandas
Couvre les fonctions avancées de Pandas, en se concentrant sur le filtrage, l'étiquetage et la manipulation des trames de données.
Équation de transport: Analyse numérique
Couvre l'optimisation, les problèmes de contrôle et les réseaux neuronaux dans le contexte de l'équation de transport.
Block Tiré par un printemps : Dynamique
Couvre la dynamique d'un bloc connecté à un ressort, dérivant des équations de mouvement et de résolution pour les points de temps clés.
Réseaux neuronaux : formation et activation
Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.
Régression linéaire et régression logistique
Couvre la régression linéaire et logistique pour les tâches de régression et de classification, en mettant l'accent sur les fonctions de perte et la formation de modèle.
Introduction à la programmation R pour la génétique et la génomique
Introduit un cours sur la génétique et la génomique, en se concentrant sur la programmation R avec des exercices interactifs.