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.
Introduit des techniques de clustering d'apprentissage automatique non supervisées telles que K-means, Gaussian Mixture Models et DBSCAN, expliquant leurs algorithmes et leurs applications.
Explore le cluster spectral, la décomposition des valeurs propres, les matrices laplaciennes et l'identification des clusters au moyen de projections de vecteurs propres.
Introduit des algorithmes de traçage des connaissances bayésiennes, de modélisation des facteurs additifs et de regroupement pour tracer les connaissances des étudiants et découvrir les structures.
Explore les défis et les solutions dans l'analyse des grandes données multidimensionnelles, en mettant l'accent sur les types de données complexes et la détection d'anomalies.
Couvre les principes et les méthodes de regroupement dans l'apprentissage automatique, y compris les mesures de similarité, la projection de l'APC, les moyennes K et l'impact de l'initialisation.
Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.
