Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore l'importance de l'analyse dimensionnelle pour quantifier les quantités physiques et résoudre les problèmes d'ingénierie, en mettant l'accent sur l'indépendance des observateurs et les équations fondamentales.
S'insère dans l'automatisation de la synthèse chimique par la découverte et l'optimisation de catalyseurs à l'aide de l'apprentissage automatique et de la chimie computationnelle.
Couvre le chargement des ensembles de données, la compréhension des dimensions, les courbes d'apprentissage et l'impact de la régularisation sur les surajustements.
Explore la généralisation, la sélection des modèles et la validation dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de l'évaluation impartiale des modèles.
Explore les choix discrets et l'apprentissage automatique comme méthodes complémentaires, en discutant de l'apprentissage supervisé, des avantages du modèle, des pièges, des biais d'agrégation, de la classification probabiliste et des données de panel.
