Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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.
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.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.
Explore les applications de la chimie quantique, en mettant l'accent sur le rôle de la densité électronique dans la prédiction des propriétés chimiques et en abordant les défis de la conception des catalyseurs, de la conversion de l'énergie solaire et de la synthèse des médicaments.
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
