Analyse en composantes principales : Applications et limites
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 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 les défis posés par les données à haute dimension, la nécessité de réduire la dimensionnalité et les implications pour les modèles d'apprentissage automatique.
Explore la découverte causale à l'aide de modèles variables latents, en mettant l'accent sur les défis et les solutions pour déduire les relations causales à partir de données non gaussiennes.
Introduit le contrôle prédictif (DEEPC) activé par les données comme méthode de conception des contrôleurs directement à partir des données d'entrée/sortie mesurées, réduisant ainsi le coût de conception et de mise en service.
Couvre des vecteurs singuliers dans Liouville CFT, en se concentrant sur la théorie de la représentation et leurs implications en physique mathématique.
