Introduit des concepts d'apprentissage automatique appliqués tels que la collecte de données, l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des modèles et les mesures d'évaluation du rendement.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Examine les défis que posent les hypothèses de données, les biais et d'autres aspects de la recherche, y compris les écritures incomplètes et les frustrations des nouveaux arrivants.
Discute des techniques d'imagerie, en se concentrant sur les distorsions géométriques et radiométriques dans la photographie aérienne et leurs implications pour l'interprétation des données.
Présente une description de projet pour la construction de chatbots éducatifs à l'aide de modèles de type ChatGPT, décrivant les étapes, les politiques et le partage de données à des fins de recherche.
Explore les données sur la consommation d'eau à Genève, y compris les graphiques sur la consommation et les pertes, les ensembles de données disponibles et les phases de traitement des données.
Explore le programme EW-MFA au niveau cantonal, couvrant la collecte de données, l'importation/exportation, les émissions, la gestion des déchets et la productivité des ressources.
Introduit la modélisation de comportement à travers un exemple simple, se concentrant sur les composants de modélisation de choix et l'analyse du marché de la voiture électrique.
