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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Couvre les outils collaboratifs de science des données, les concepts de big data, Spark, et le traitement du flux de données, avec des conseils pour le projet final.
Explore les fondamentaux de la régression linéaire, la formation des modèles, l'évaluation et les mesures du rendement, en soulignant l'importance de la R2, du MSE et de l'EAM.
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.
Couvre l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur la régression linéaire, y compris des sujets comme la classification numérique, la détection des pourriels et la prédiction de la vitesse du vent.
Couvre les méthodes de calcul se concentrant sur les chemins et les chaînes de caractères, y compris des exemples de concaténation, d'éléments régex et d'opérations de chaînes de caractères.
Introduit un système de mesure 3D « professionnel » pour l'analyse des pierres et l'extraction des caractéristiques à l'aide de la photogrammétrie stéréo et des technologies de lumière structurée.
