Apprentissage non supervisé : réduction de la dimensionnalité
Graph Chatbot
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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 les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris la classification, les algorithmes, l'optimisation, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et diverses tâches telles que la reconnaissance d'images et la génération de texte.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris la reconnaissance des chiffres manuscrits, la classification supervisée, les limites de décision et l'ajustement des courbes polynômes.
Explore le surajustement dans la régression polynomiale, en soulignant l'importance de la généralisation dans l'apprentissage automatique et les statistiques.
Explore les modèles linéaires pour la classification, la régression logistique, les limites de décision, la SVM, la classification multi-classes et les applications pratiques.
Couvre les fondamentaux de l'apprentissage automatique avancé, mettant l'accent sur les applications pratiques par des exercices et des projets interactifs.
