Pièges et avertissements dans l'apprentissage automatique
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.
Couvre le concept de temps, le caractère pratique du temps discret, le théorème d'échantillonnage, le stockage numérique, la transmission des signaux et les idées clés du traitement numérique des signaux.
Explore le traitement photopléthysmographique du signal, la réduction du bruit, le filtrage adaptatif, les appareils portables et la mesure du temps d'arrivée des impulsions.
Explore la création de tableaux de bord dans ServiceNow, en mettant l'accent sur les avantages, la transition des pages d'accueil et des concepts importants comme les tâches et les incidents.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Présente un projet de groupe sur l'étude d'impact environnemental, couvrant des sujets tels que la protection contre le bruit, la gestion des déchets et la préservation de la nature.
Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.
Couvre la conception d'interfaces de capteurs économes en énergie pour les nœuds IoT, en mettant l'accent sur la miniaturisation et l'efficacité énergétique.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
