Apprentissage par la machine

Thema UYQM

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Sciences formelles & physiques IA — Modèles & Recherche
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Limits of the Normal Equation

Machine Learning Practice
19 min
4/5
Équation NormaleDescente De GradientRégression Linéaire
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Example: Training Sensitivity with Regression

Machine Learning Practice
29 min
4/5
RégressionApprentissage AutomatiqueCourbe D'apprentissage
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Example: Predicting Arm Motion

Machine Learning Practice
15 min
4/5
Apprentissage AutomatiqueInterface Cerveau-MachineRégression Linéaire
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Sequential Drift Detection

Samuel Ackerman (IBM)
34 min
4/5
Détection De DériveApprentissage AutomatiqueFlux De Données
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Logistic Regression

Machine Learning Practice
26 min
4/5
Régression LogistiqueMachine LearningClassification
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Introduction to Classifiers

Machine Learning Practice
19 min
4/5
ClassifieurMachine LearningApprentissage Supervisé
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Example: Computing Classifier Metrics

Machine Learning Practice
22 min
4/5
ClassificationScikit-LearnROC
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Cross Validation

Machine Learning Practice
15 min
4/5
Validation CroiséeApprentissage AutomatiqueÉvaluation De Modèle
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Classifier Performance Measures

Machine Learning Practice
38 min
4/5
ClassificationMachine LearningMétriques
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Representing Data for Classifiers

Machine Learning Practice
13 min
3/5
Représentation Des DonnéesPandasNumpy
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Multi-class Classification

Machine Learning Practice
14 min
4/5
ClassificationMachine LearningOne-vs-One
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Implementing Data Processing Pipelines

Machine Learning Practice
20 min
4/5
Scikit-LearnPipelinePrétraitement
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Example: Using Cross Validation

Machine Learning Practice
15 min
4/5
Validation CroiséeScikit-LearnApprentissage Supervisé
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Example: Multi Class Classification

Machine Learning Practice
29 min
4/5
ClassificationMachine LearningScikit-Learn
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Drift Detection and ML Solution Retraining (4/4)

Samuel Ackerman
25 min
4/5
Détection De DériveDistance De Jensen-ShannonApprentissage Automatique
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Bayesian network revisited

Machine Learning Concepts
78 min
3/5
Réseaux BayésiensIndépendance ConditionnelleCausalité
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Detecting model drift using polynomial relations

Ilan Rafael (IBM Research Israel)
20 min
4/5
Dérive De ModèleRelations PolynomialesApprentissage Automatique
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How can ERM be fooled?

Dr. Eitan Farchi (IBM)
21 min
4/5
ERMApprentissage AutomatiqueThéorie De L'apprentissage
Sciences appliquées & ingénierie IA — Modèles & Recherche
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Machine Learning Practice: CoLab Interface

Machine Learning Practice
13 min
3/5
Google ColabMachine LearningJupyter Notebook
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reading conditional independence from the BN

Dr. Eitan Farchi (IBM)
16 min
4/5
Réseaux BayésiensIndépendance ConditionnelleProbabilités