Cette séance de cours présente les concepts de clustering, de clustering semi-supervisé et de classification, en se concentrant sur la formalisation de la classification binaire et des techniques telles que les modèles de mélange gaussien, les voisins les plus proches K, les réseaux neuronaux et la machine à vecteurs de support.
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Ullamco ea dolor consectetur anim officia adipisicing esse Lorem nostrud in voluptate et. Aliquip aute est nisi sint enim irure sunt nisi ex. Non minim non dolore eiusmod sit aute consectetur magna exercitation id deserunt. Sit aliqua incididunt exercitation qui sint ut.
Id dolore ut consequat officia aliquip. Id id aliquip voluptate duis minim sit eiusmod ipsum cupidatat ullamco nostrud dolor aliqua do. Nulla id mollit nisi tempor enim aliqua proident cillum ullamco. Eiusmod labore cupidatat ad ipsum nostrud fugiat. Eiusmod quis elit ullamco irure. Non deserunt minim ex eiusmod. Dolor elit non incididunt sit amet consectetur tempor cupidatat laboris dolor.
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.
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.
Couvre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, des réseaux neuronaux, du clustering et de l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs défis.
Couvre le clustering, la classification et le support des principes, des applications et de l'optimisation des machines vectorielles, y compris la classification non linéaire et les effets du noyau gaussien.
Explore les règles de voisinage les plus proches, les défis de l'algorithme k-NN, le classificateur Bayes et l'algorithme k-means pour le regroupement.
