Séance de cours
Le risque de Bayes et la généralisation dans l'apprentissage automatique
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La généralisation dans l'apprentissage profond
Explore la généralisation dans l'apprentissage profond, couvrant la complexité du modèle, le biais implicite, et le phénomène de double descente.
La mauvaise méthode : l’interpolation polynomialeMOOC: Analyse Numérique pour Ingénieurs
Explore les inefficacités de la méthode incorrecte pour l'interpolation polynomiale.
Complexité : approximation-estimation
Explore le contrôle de la complexité dans les espaces dhypothèses et le compromis entre lapproximation et lestimation dans la décomposition du risque.
Complexité algorithmique : analyse du temps de déplacement
Couvre la complexité algorithmique et l'analyse du temps de trajet, en se concentrant sur la mesure du temps pris par les algorithmes et l'évaluation de leurs performances.
Stratégies de mise en œuvre : Préciser et opérationnaliser
Discute d'une approche systématique pour spécifier et opérationnaliser les stratégies de mise en œuvre.
Rendu de pièce de monnaie: Partie 1MOOC: Information, Calcul, Communication: Introduction à la pensée informatique
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Solutions numériques dans le secteur humanitaireMOOC: Humanitarian Action in the Digital Age
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Coloriage graphique: théorie et applications
Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.
Décomposition : Évaluation et nouveaux formulaires
Explore la décomposition dans la programmation en évaluant les expressions et en ajoutant de nouvelles formes, en mettant l'accent sur les solutions orientées objet et les compromis impliqués.
Transition écologique : théorie et pratique
Explore la transition écologique vers une société durable, analyse des indicateurs comme l'empreinte écologique et l'indice de développement humain, mettant l'accent sur la justice sociale et l'innovation.