Séance de cours
Représentations et traitement des données
Séances de cours associées (50)
Représentations et traitement des données
Explore les représentations de données, le surajustement, la sélection des modèles, la validation croisée et les défis de données déséquilibrés.
Représentation des données : BoW et données déséquilibrées
Couvre les problèmes de surajustement, de sélection de modèle, de validation, de validation croisée, de régularisation, de régression du noyau et de représentation des données.
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.
Représentations et traitement des données
Discute du surajustement, de la sélection des modèles, de la validation croisée, de la régularisation, des représentations de données et de la gestion des données déséquilibrées 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.
Régression linéaire
Couvre le concept de régression linéaire, y compris la régression polynomiale et la sélection des hyperparamètres.
Boltzmann Machine
Introduit la machine Boltzmann, couvrant la cohérence d'attente, le regroupement des données, et les fonctions de distribution de probabilité.
Modèles de mélange gaussien : Classification des données
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Introduction à l'apprentissage automatique : apprentissage supervisé
Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.
Récapitulation des réseaux neuraux : fonctions d'activation
Couvre les bases des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation, de la formation, du traitement d'image, des CNN, de la régularisation et des méthodes de réduction de dimensionnalité.