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Couvre les bases de la régression linéaire dans l'apprentissage automatique, en explorant ses applications dans la prédiction des résultats comme le poids de naissance et l'analyse des relations entre les variables.
Explore la convergence des réseaux neuronaux à travers l'adaptation des paramètres et l'alternance des regrets, en mettant l'accent sur l'événement NeurIPS 2023 à l'EPFL.
Explore l'apprentissage automatique efficace par la synthèse des données, couvrant les défis, les méthodes et les applications impactées dans divers domaines.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris les techniques supervisées et non supervisées, la régression linéaire et la formation des modèles.
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.
