Analyse des composantes principales : Médailles olympiques et compression d'image
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
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 réduction des dimensions et la malédiction de la dimensionnalité, en mettant en évidence la relation exponentielle entre les exemples et la dimension.
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.
Explore les modèles de facteurs fonctionnels à haute dimension pour prévoir les courbes de mortalité au Japon, en discutant de l'estimation, de la cohérence et de l'application.
Couvre le théorème de Johnson-Lindenstrauss, qui intègre des points de haute dimension dans l'espace de dimension inférieure tout en préservant les distances.
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.
