Séance de cours
Apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes : Classification de l'image
Séances de cours associées (201)
Introduction à l'apprentissage automatique
Couvre les bases de l'apprentissage automatique pour les physiciens et les chimistes, en mettant l'accent sur la classification des images et l'étiquetage des ensembles de données.
Brises de l'apprentissage automatique
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, les défis en matière de déploiement, les attaques contradictoires et les préoccupations en matière de protection de la vie privée.
Analyse des documents : Modélisation des sujets
Explore l'analyse documentaire, la modélisation thématique et les modèles génériques pour la production de données dans l'apprentissage automatique.
Fondements de l'apprentissage automatique
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Évaluation du modèle et réglage de l'hyperparamètre
Explore l'évaluation des modèles, le réglage hyperparamétrique et les stratégies de rééchantillonnage dans l'apprentissage automatique.
Modèles Vision-Langue-Action : Formation et applications
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.
Introduction à l'apprentissage automatique
Fournit un aperçu de l'apprentissage automatique, y compris le contexte historique, les tâches clés, et les applications du monde réel.
Évaluation du modèle
Explore le sous-ajustement, le surajustement, les hyperparamètres, le compromis biais-variance et l'évaluation de modèle dans l'apprentissage automatique.
Apprentissage supervisé: Méthodes de régression
Explore l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur les méthodes de régression, y compris l'ajustement des modèles, la régularisation, la sélection des modèles et l'évaluation du rendement.
Échanges de devises
Explore le sous-ajustement, le surajustement et le compromis entre les variables de biais dans les modèles d'apprentissage automatique.