Introduit des concepts d'apprentissage automatique appliqués tels que la collecte de données, l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des modèles et les mesures d'évaluation du rendement.
Introduit un cours sur l'apprentissage automatique des données comportementales à l'EPFL, couvrant les algorithmes ML, le traitement des données et l'évaluation des modèles.
Se penche sur l'impact de l'apprentissage automatique sur la vie privée, en discutant des attaques, des vulnérabilités et des considérations éthiques dans l'utilisation des données.
Étudier la mesure et l'opérationnalisation des résultats dans la gestion de la fièvre chez les enfants de moins de cinq ans au moyen d'exemples et d'approches de collecte de données.
Fournit une vue d'ensemble des concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les données, l'architecture du modèle et les défis liés à la gestion de grands ensembles de données.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, y compris la collecte de données, l'évaluation des modèles et la normalisation des fonctionnalités.
Explore les robots d'entraînement en renforçant l'apprentissage et l'apprentissage de la démonstration, mettant en évidence les défis de l'interaction homme-robot et de la collecte de données.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la compréhension des données.
Explore l'importance de l'analyse comparative entre les sexes dans la recherche de mise en oeuvre sur les maladies de la pauvreté, en mettant l'accent sur les objectifs transformatifs et l'inclusivité.
Introduit Google Analytics 4 et des guides sur la configuration pour les sites WordPress, mettant l'accent sur les différences clés et le suivi des événements.
Présente une description de projet pour la construction de chatbots éducatifs à l'aide de modèles de type ChatGPT, décrivant les étapes, les politiques et le partage de données à des fins de recherche.
