Séries chronologiques d'extrême valeur: Modélisation et dépendance
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore l'histoire numérique et l'analyse de la presse, en mettant l'accent sur l'impact des outils numériques sur la diffusion des connaissances et la recherche historique.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur la classification des images et l'étiquetage des ensembles de données.
Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
Explore les applications de théorie des valeurs extrêmes, les stratégies d'estimation et les techniques de modélisation pour l'analyse statistique des extrêmes dans les séries chronologiques.
Couvre l'apprentissage non supervisé axé sur les méthodes de regroupement et les défis rencontrés dans les algorithmes de regroupement comme K-means et DBSCAN.
Se penche sur la représentation symbolique des espaces d'état à l'aide de diagrammes de décision pour les réseaux Petri de haut niveau, présentant des techniques d'encodage efficaces et des résultats de référence.
Explore l'indice extrême et son impact sur les événements extrêmes dans les processus stationnaires, ainsi que la condition D'(u) pour la modélisation de la dépendance à courte distance.
