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.
Explore les techniques de visualisation des données, l'impact de la conception et les applications interactives pour une communication efficace de l'information.
Explore le centroïde, le médioïde, l'homogénéité, la séparabilité dans le clustering, l'évaluation de la qualité, la stabilité, les connaissances d'experts et les algorithmes de clustering.
Se penche sur la physialisation des données, l'expressivité, la visualisation féministe et l'équilibre entre l'exploration et l'explication de la visualisation des données.
Explorer les données Dénoncer les modèles de diffusion, les objectifs de formation, les techniques d'échantillonnage et les défis liés à l'application de la diffusion au texte.
S'inscrit dans les fondamentaux du journalisme de données et met en valeur son impact à travers des exemples du monde réel de The Pudding et The Guardian.
Couvre l'évaluation des méthodes de regroupement, y compris le regroupement des moyennes K et l'utilisation de mesures d'évaluation pour déterminer le nombre optimal de regroupements.
Déplacez-vous dans des modèles à plusieurs niveaux, en mettant l'accent sur les structures de données imbriquées et la corrélation intra-classe, et explorez des modèles à angle aléatoire et à pente aléatoire.
