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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Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Explore la théorie du portefeuille en mettant l'accent sur la stratégie de parité des risques, en discutant de l'allocation d'actifs proportionnelle à l'inverse de la volatilité et en comparant différents portefeuilles diversifiés.
Discuter de l'évaluation de la mesure des risques, des intervalles de confiance et des distributions multivariées pour l'évaluation des risques du portefeuille.
Explore les modèles factoriels en finance, couvrant les portefeuilles de moyenne variance, les anomalies de taille et de valeur et les stratégies de momentum.
Explore l'apprentissage automatique atomistique, intégrant les principes physiques dans les modèles pour prédire avec précision les propriétés moléculaires.
Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.
Explore l'utilisation de l'apprentissage automatique dans le trading algorithmique pour optimiser les signaux de prix et minimiser les dérapages sur les marchés à terme.
Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.
