Neurosciences et Machine Learning : comprendre l’intelligence visuelle
Graph Chatbot
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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 machines hydrauliques dans des conditions transitoires et les applications hydroacoustiques pour les installations hydroélectriques, couvrant les cheminées d'équilibre, la cavitation à diaphragme et la stabilité des turbines.
Introduit l'apprentissage non supervisé en cluster avec les moyennes K et la réduction de dimensionnalité à l'aide de PCA, ainsi que des exemples pratiques.
Explore la méthodologie MODNet pour les prévisions des biens matériels, en mettant l'accent sur la sélection des caractéristiques et l'apprentissage supervisé.
Déplacez-vous dans des transitions de phase dans des graphiques aléatoires, mettant l'accent sur l'émergence d'une composante géante avec une connectivité variable.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Explore l'hydraulique fluviale, la modélisation et l'étalonnage en utilisant une approche semi-distribuée pour des prévisions précises et la gestion des ressources en eau.
