Acteurs distribués : principes et détection des défaillances
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
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.
Examine les méthodes de regroupement pour la partition des données en classes significatives lorsque l'étiquetage est inconnu, couvrant les moyennes K, les mesures de dissimilarité et le regroupement hiérarchique.
Couvre l'apprentissage non supervisé axé sur les méthodes de regroupement et les défis rencontrés dans les algorithmes de regroupement comme K-means et DBSCAN.
Explore les levés du ciel dans l'univers radio, couvrant les observations, les systèmes de coordination, les levés tout-ciel et la cartographie des galaxies.
Couvre la théorie de la percolation, les polymères absorbés, les molécules géantes, la transition de phase, les hypothèses déchelle et le comportement universel dans les modèles de percolation.
Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
Explore les composantes des amas de galaxies, les découvertes historiques, les émissions de rayons X et de radio, et les effets de lentille gravitationnelle.
Introduit un mini-projet où les étudiants prédisent les précipitations à Pully en utilisant l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la reproductibilité et la qualité du code.
