Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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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.
Explore l'apprentissage automatique efficace par la synthèse des données, couvrant les défis, les méthodes et les applications impactées dans divers domaines.
Aborde l'ajustement excessif dans l'apprentissage supervisé par le biais d'études de cas de régression polynomiale et de techniques de sélection de modèles.
Explore les modèles linéaires, les surajustements et l'importance de l'expansion des fonctionnalités et ajoute plus de données pour réduire les surajustements.