Analyse des composantes principales : réduction des dimensions
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
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 la manipulation vectorielle, y compris les coordonnées cartésiennes, les magnitudes, les angles et les forces résultantes grâce à des corrections écrites en direct des exercices.
Fournit une vue d'ensemble des concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les données, l'architecture du modèle et les défis liés à la gestion de grands ensembles de données.
Explore la structure des rapports scientifiques et des expériences de titrage à base d'acide, en mettant l'accent sur l'enregistrement précis des données et une présentation claire.
Discute des techniques avancées d'optimisation Spark pour gérer efficacement les Big Data, en se concentrant sur la parallélisation, les opérations de mélange et la gestion de la mémoire.
Couvre les défis posés par les données à haute dimension, la nécessité de réduire la dimensionnalité et les implications pour les modèles d'apprentissage automatique.
Explore les infrastructures d'observation de la Terre, en mettant l'accent sur le rôle des données dans la prise de décisions fondées sur des faits et en montrant diverses charges utiles d'observation de la Terre.
Explore les principes de conception dans la visualisation des données, en mettant l'accent sur la sélection d'échelles, l'intégrité visuelle et la réduction des encombres.
