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 les principes fondamentaux de la régression linéaire, en soulignant limportance des techniques de régularisation pour améliorer la performance du modèle.
Couvre la régularisation dans les problèmes les moins carrés, favorisant des solutions optimales tout en s'attaquant à des défis comme la non-unité, le mauvais conditionnement et le sur-ajustement.
Explore les noyaux de régression de processus gaussien, les coûts de calcul et les comparaisons avec la régression de crête et d'autres techniques de régression non linéaire.
Explore la convergence de la descente du gradient pour les fonctions fortement convexes et l'importance de la régularisation dans la prévention des surajustements.
Explique la rétropropagation dans les réseaux neuronaux, la mise à jour des poids en fonction des erreurs et l'évaluation des réseaux par le biais de pertes d'entraînement et de tests.
Compare L1 et L0 pénalisation en régression linéaire avec des conceptions orthogonales en utilisant des algorithmes gourmands et des comparaisons empiriques.
