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 la causalité, la corrélation et les corrélations fallacieuses dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'atténuation des biais et l'invariance entre les environnements.
Explore la sélection de variables à travers des méthodes de filtrage et de corrélation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la quantification de la pertinence et la mesure des relations avec l'étiquette.
Explore les techniques de segmentation, y compris les modèles CNN et U-Net, pour la reconnaissance et l'analyse d'images, en mettant l'accent sur les méthodes automatisées qui permettent de gagner du temps.
Couvre les défis posés par les données à haute dimension, la nécessité de réduire la dimensionnalité et les implications pour les modèles d'apprentissage automatique.
Explore la détection de la qualité de l'air à haute résolution dans les zones urbaines grâce au projet OpenSense II, qui couvre les impacts, la vision du système, les déploiements, les ensembles de données et les corrélations avec les données sur la santé.
Couvre le théorème de Johnson-Lindenstrauss, qui intègre des points de haute dimension dans l'espace de dimension inférieure tout en préservant les distances.
