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Cette séance de cours se concentre sur la perception dans les véhicules autonomes, couvrant des sujets tels que les défis de classification de l'image, les concepts d'apprentissage automatique, la régression linéaire, l'approche voisine la plus proche, le réglage des hyperparamètres et les fonctions de perte. L'instructeur explique les difficultés à classer les images avec des points de vue changeants, l'éclairage, la déformation et l'occlusion. Ils introduisent l'apprentissage automatique comme méthode pour les systèmes d'amélioration des performances par l'expérience. La séance de cours se penche également sur le concept de généralisation et sur l'importance de contrôler la capacité des modèles. De plus, l'instructeur discute des classificateurs linéaires, des mesures de distance pour comparer les images, et de l'algorithme des voisins k-nearest. La séance de cours se termine par un aperçu des techniques d'optimisation et de l'apprentissage de la représentation pour trouver les meilleurs paramètres du modèle.