La malédiction de la dimensionnalité dans l'apprentissage profond
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Explore le Dropout en tant que méthode de régularisation dans les réseaux neuronaux profonds, en mettant l'accent sur sa mise en œuvre pratique et son efficacité.
Explore l'apprentissage automatique dans les simulations de dynamique moléculaire, s'attaquant à la malédiction de la dimensionnalité, de la représentation du réseau neuronal et de l'estimation des champs de force.
Explore le développement historique de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des mécanismes d'attention et des systèmes de mémoire en IA inspirés des neurosciences.
Introduit Q-Learning, Deep Q-Learning, l'algorithme REINFORCE et Monte-Carlo Tree Search dans l'apprentissage par renforcement, aboutissant à AlphaGo Zero.
Explore un article de 2019 sur la reconnaissance d'images, les défis liés aux ensembles de données, les biais et l'impact des ensembles de données à grande échelle sur les modèles d'apprentissage en profondeur.
Introduit FIGLearn, une méthode d'apprentissage des filtres et des graphiques utilisant un transport optimal, surperformant l'état actuel de la technique.
Présente un test permettant d'évaluer les aptitudes à la pensée computationnelle, de discuter de sa conception, de l'analyse des outils précédents, de la question de l'échantillon et des résultats de l'étude.
Explore les applications d'apprentissage automatique dans l'analyse du système terrestre à l'aide de données de télédétection, en mettant l'accent sur l'interprétation automatique de l'image et l'IA explicable.
