Réduction de dimensionnalité: PCA & Codeurs automatiques
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Explore la réduction des dimensions et la malédiction de la dimensionnalité, en mettant en évidence la relation exponentielle entre les exemples et la dimension.
Couvre les défis posés par les données à haute dimension, la nécessité de réduire la dimensionnalité et les implications pour les modèles d'apprentissage automatique.
Explore la découverte causale à l'aide de modèles variables latents, en mettant l'accent sur les défis et les solutions pour déduire les relations causales à partir de données non gaussiennes.
Explore les modèles de facteurs fonctionnels à haute dimension pour prévoir les courbes de mortalité au Japon, en discutant de l'estimation, de la cohérence et de l'application.
Explore les systèmes de connaissances non conceptuels à travers la traduction d'images, la synthèse vidéo, les défis d'apprentissage auto-supervisés et les représentations universelles.
Explore les méthodes de sélection de variables dans l'apprentissage automatique, y compris les approches de sous-ensemble et de conteneur, en utilisant des procédures exhaustives et gourmandes.
