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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Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Couvre les techniques de génération de rythme, y compris les modèles Markov et la génération de rythme hiérarchique, en mettant l'accent sur l'étude de Nancarrow 14.
Couvre les outils de science des données, Hadoop, Spark, les écosystèmes des lacs de données, le théorème CAP, le traitement par lots vs. flux, HDFS, Hive, Parquet, ORC, et l'architecture MapReduce.
Fournit un aperçu des projets d'ingénierie, des conseils de dépannage et des démonstrations pratiques sur le traitement du signal et l'intégration Arduino.
Couvre le processus d'étalonnage et d'analyse des données pour les mesures ConsO2, y compris la sélection des fichiers d'entrée et l'interprétation des données.
