Introduit des bases d'apprentissage automatique, couvrant la segmentation des données, le regroupement, la classification, et des applications pratiques comme la classification d'image et la similarité du visage.
Discute des arbres de décision et des forêts aléatoires, en se concentrant sur leur structure, leur optimisation et leur application dans les tâches de régression et de classification.
Explore la règle discriminatoire gaussienne pour la classification à l'aide de modèles de mélange gaussien et discute des limites de dessin et de la complexité du modèle.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Explore les fondamentaux de régression logistique, y compris les fonctions de coût, la régularisation et les limites de classification, avec des exemples pratiques utilisant scikit-learn.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Explore les algorithmes de classification génératifs et discriminatifs, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs différences dans les tâches d'apprentissage automatique.
Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, en mettant l'accent sur les algorithmes de classification comme Naive Bayes et la régression logistique.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris la reconnaissance des chiffres manuscrits, la classification supervisée, les limites de décision et l'ajustement des courbes polynômes.
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.
Couvre les mécanismes d'attention subquadratiques et les modèles d'espace d'état, en se concentrant sur leurs fondements théoriques et leurs implémentations pratiques dans l'apprentissage automatique.
Résume les cartes de Kohonen, qui couvrent l'initialisation, l'échantillonnage, l'appariement des similarités, des exemples et des applications dans l'apprentissage automatique et la classification des données.
Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.
Présente les projets de l'EPFL Digital Humanities Master étudiants, couvrant l'apprentissage automatique, les approches interdisciplinaires et la poésie générée par ordinateur.
Couvre le clustering, la classification et le support des principes, des applications et de l'optimisation des machines vectorielles, y compris la classification non linéaire et les effets du noyau gaussien.
