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.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité non linéaire à l'aide d'autoencodeurs, d'autoencodeurs profonds et d'autoencodeurs convolutifs pour diverses applications.
Explore PCA et LDA pour la réduction de dimensionnalité linéaire dans les données, en mettant l'accent sur les techniques de clustering et de séparation de classe.
Explore la réduction des dimensions linéaires grâce à la PCA, à la maximisation de la variance et à des applications réelles telles que l'analyse des données médicales.
Couvre les concepts clés de l'APC, y compris la réduction de la dimensionnalité des données et des fonctions d'extraction, avec des exercices pratiques.
Explore la combinaison de la force et de la vision pour des tâches de manipulation efficaces en utilisant une représentation dimensionnelle inférieure.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et la réduction des dimensions.
