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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Explore l'analyse des composants principaux pour la réduction de la dimensionnalité dans l'apprentissage automatique, en présentant ses capacités d'extraction de fonctionnalités et de prétraitement de données.
Couvre les méthodes de projection d'images pour simplifier l'interprétation multidimensionnelle des données à l'aide d'opérations telles que la projection d'intensité maximale et les filtres.
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.
Couvre le théorème de Johnson-Lindenstrauss, qui intègre des points de haute dimension dans l'espace de dimension inférieure tout en préservant les distances.
Explore la réduction des dimensions et la malédiction de la dimensionnalité, en mettant en évidence la relation exponentielle entre les exemples et la dimension.
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.
Couvre les flux de données, le calcul de la mémoire sous-linéaire, la similarité des documents et les techniques de réduction des dimensions randomisées pour gérer efficacement les défis «Big Data».
