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 modèles de diffusion, en mettant l'accent sur la production d'échantillons provenant d'une distribution et l'importance de la dénigrement dans le processus.
Explore le surajustement, la régularisation et la validation croisée dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de la complexité du modèle et des différentes méthodes de validation croisée.
Explore les modèles linéaires pour la classification, y compris les modèles paramétriques, la régression et la régression logistique, ainsi que les mesures d'évaluation des modèles et les classificateurs de marge maximum.
Couvre les bases de la régression linéaire dans l'apprentissage automatique, y compris la formation des modèles, les fonctions de perte et les mesures d'évaluation.
Couvre le concept de régression du noyau et rend les données linéairement séparables en ajoutant des fonctionnalités et en utilisant des méthodes locales.
Couvre l'expansion des fonctionnalités polynômes, les fonctions du noyau, la régression et le SVM, soulignant l'importance de choisir les fonctions pour l'expansion des fonctionnalités.
