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.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Explore le compromis entre le biais et la variation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'équilibre entre le biais et la variance dans les prédictions du modèle.
Explore les mesures de surajustement et de précision dans la classification des images, en soulignant limportance de la généralisation du modèle et de la précision optimale.
Explore l'évolution et l'impact des systèmes de recommandation, couvrant la récupération d'informations, le filtrage collaboratif et les différents algorithmes de recommandation.
Introduit les systèmes de recommandation, le filtrage collaboratif, la recommandation basée sur le contenu, les paramètres de similitude et la factorisation matricielle.
Couvre le filtrage collaboratif et les méthodes basées sur le contenu pour les systèmes de recommandation, en abordant les problèmes de démarrage à froid et en faisant des prédictions.
Explore les systèmes de recommandation, le filtrage collaboratif, les recommandations basées sur le contenu, les mesures de similarité et les méthodes avancées telles que la factorisation matricielle.
