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 fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Introduit des modèles linéaires pour l'apprentissage supervisé, couvrant le suréquipement, la régularisation et les noyaux, avec des applications dans les tâches d'apprentissage automatique.
Explore les techniques d'optimisation avancées pour les modèles d'apprentissage automatique, en se concentrant sur les méthodes de gradient adaptatifs et leurs applications dans les problèmes d'optimisation non convexe.
Présente un nouvel algorithme pour des problèmes de transport optimaux, montrant des améliorations de vitesse et de performance, avec des applications dans l'adaptation de domaine et les modèles générateurs.
Explore l'optimisation robuste en radiothérapie, en mettant l'accent sur l'optimisation de la dose et les compromis entre les solutions nominales et robustes.
