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.
Explore les biais implicites, la descente de gradient, la stabilité dans les algorithmes d'optimisation et les limites de généralisation dans l'apprentissage automatique.
Explore les conclusions de la théorie de l'apprentissage statistique, en mettant l'accent sur la complexité des fonctions, la généralisation et le compromis biais-variance.
Explore l'optimisation de la modélisation neuronale, en abordant les paramètres sous-constraintes, les fonctions de conditionnement physique et l'adaptation réussie des modèles de tir.
Explore le concept de réseaux neuronaux explicables et leur importance dans l'amélioration de l'interprétabilité des modèles, en particulier dans la finance et l'évaluation des prix des maisons.
Couvre les apprenants faibles dans la stimulation, l'algorithme AdaBoost, les inconvénients, les apprenants faibles simples, les variantes de stimulation et les ondelettes Viola-Jones Haar-Like.
Explore les risques des appareils IoT, en soulignant l'importance des fonctionnalités de sécurité et en abordant la génération de fausses nouvelles à l'ère IoT.
