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Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.
Présente les projets de l'EPFL Digital Humanities Master étudiants, couvrant l'apprentissage automatique, les approches interdisciplinaires et la poésie générée par ordinateur.
Explore la séparabilité linéaire dans les machines vectorielles de soutien, en se concentrant sur la séparation hyperplane et l'optimisation de la marge.
Discute de la métastabilité, des transitions de phase, des limites approximatives de l'algorithme de transmission de messages et de l'efficacité de la dynamique de Langevin dans l'inférence à haute dimension.
Explore des solutions pour l'alignement des entreprises et des TI, la traçabilité, la régulation heuristique, l'étude de cas du marché de l'aviation légère, l'évolution du système solaire, la définition du système et les perspectives épistémologiques.
Explore les défis et les solutions en matière d'apprentissage automatique des ressources pour les appareils IoT, y compris l'analyse de puissance, la classification et l'évaluation des ensembles de données.
Déplacez-vous dans des modèles d'apprentissage pour les tâches de manipulation mobile motivées par la croyance dans des environnements ouverts, couvrant des actions comme sauter, saisir et empiler.
