Apprentissage par la machine

Machine Learning Practice: Getting Connected to CoLab

Pratique de Machine Learning : Se connecter à CoLab

Machine Learning Practice: Getting Connected to CoLab

Pratique de l'apprentissage automatique : Se connecter à CoLab

Implementing Data Processing Pipelines

Implémentation de pipelines de traitement de données

Example: Using Cross Validation

Exemple : Utilisation de la validation croisée

Example: Multi Class Classification

Exemple : Classification multi-classes

Drift Detection and ML Solution Retraining (4/4)

Détection de dérive et réentraînement de solution ML (4/4)

Drift Detection and ML Solution Retraining (3/4)

Détection de dérive et réentraînement de la solution ML (3/4)

Drift detection and ML Solution retraining part (1/4)

Détection de dérive et réentraînement de solution ML partie (1/4)

(Drift detection and ML Solution retraining part (2/4

Détection de dérive et réentraînement de la solution ML partie (2/4)

Bayesian network revisited

Réseau bayésien revisité

Detecting model drift using polynomial relations

Détection de la dérive de modèle à l'aide de relations polynomiales

Detecting Concept Drift in the Presence of Sparsity A Case Study of Automated Change Risk

Détection de la dérive conceptuelle en présence de parcimonie : une étude de cas sur le risque de changement automatisé

Data dependent priors for domain adaptation bounds

Priors dépendants des données pour les bornes d'adaptation de domaine

A Unified Perspective on Adversarial and Out of Distribution Detection in the Open World

Une Perspective Unifiée sur la Détection Adversariale et Hors Distribution dans le Monde Ouvert

Lecture 14: MIT 6.832 Underactuated Robotics (Spring 2022) | "Direct Policy Search"

Conférence 14 : MIT 6.832 Robotique sous-actionnée (Printemps 2022) | "Recherche directe de politique"

Lecture 6: MIT 6.832 Underactuated Robotics (Spring 2022) | "Dynamic Programming III"

Conférence 6: MIT 6.832 Robotique Sous-actionnée (Printemps 2022) | "Programmation Dynamique III"

Fourier, Decision Trees, Learning Algorithms || @ CMU || Recitation 5 of CS Theory Toolkit

Fourier, Arbres de décision, Algorithmes d'apprentissage || @ CMU || Récitation 5 de la boîte à outils de théorie CS

Solving Wordle using information theory

Résoudre Wordle en utilisant la théorie de l'information

How can ERM be fooled?

Comment ERM peut-il être trompé ?

#036 ML Борис Шарчилев. Как пройти собеседование в ML-команду

#036 ML Boris Sharchilev. Comment réussir un entretien pour une équipe ML

Lecture 20: MIT 6.800/6.843 Robotics Manipulation (Fall 2021) | "Reinforcement Learning (Part 3)"

Conférence 20 : MIT 6.800/6.843 Manipulation Robotique (Automne 2021) | "Apprentissage par Renforcement (Partie 3)"

Lecture 19: MIT 6.800/6.843 Robotics Manipulation (Fall 2021) | "How to Train your Robot"

Conférence 19 : MIT 6.800/6.843 Manipulation Robotique (Automne 2021) | "Comment entraîner votre robot"

Lecture 18: MIT 6.800/6.843 Robotics Manipulation (Fall 2021) | "Reinforcement Learning (Part 1)"

Conférence 18 : MIT 6.800/6.843 Manipulation Robotique (Automne 2021) | « Apprentissage par Renforcement (Partie 1) »

Using linear regression to estimate non-linear problems (with code!)

Utiliser la régression linéaire pour estimer des problèmes non linéaires (avec du code !)

Lecture 17: MIT 6.800/6.843 Robotics Manipulation (Fall 2021) | "Behavior Cloning"

Cours 17 : MIT 6.800/6.843 Manipulation robotique (Automne 2021) | « Clonage comportemental »

#031 ML Алексей Харламов. Как фармить золото с помощью ML на Kaggle

#031 ML Alexey Kharlamov. Comment farmer de l'or avec ML sur Kaggle

Qiskit Falll Fest CIC-IPN Mexico 2021- Introducción al Aprendizaje de Máquina Cuántico

Qiskit Fall Fest CIC-IPN Mexico 2021- Introduction à l'apprentissage automatique quantique

Machine Learning Practice: CoLab Interface

Pratique du Machine Learning : Interface CoLab

#027 ML Петр Ермаков. ODS - русскоязычное сообщество дата-сайентистов

#027 ML Petr Ermakov. ODS - communauté de data scientists russophones

reading conditional independence from the BN

lecture de l'indépendance conditionnelle à partir du BN

#026 ML Виталий Моисеев. Рекомендательные системы - как вырастить "счастье пользователей"

#026 ML Vitaly Moiseev. Systèmes de recommandation - comment cultiver le "bonheur des utilisateurs"

Gradient Descent | Neural Networks

Descente de gradient | Réseaux neuronaux

Backpropagation Algorithm | Neural Networks

Algorithme de rétropropagation | Réseaux de neurones

Sequential identification of agent reliability and the Bayes factor

Identification séquentielle de la fiabilité de l'agent et le facteur de Bayes

#025 ML Про стажировки в Яндексе и распознавание рукописных цифр

#025 ML À propos des stages chez Yandex et de la reconnaissance de chiffres manuscrits

Bayesian Networks independence I

Indépendance des réseaux bayésiens I

Machine Learnia, La suite commence ici.

#023 ML Ольга Перепелкина. Про федеративное обучение и распознавание эмоций

#023 ML Olga Perepelkina. À propos de l'apprentissage fédéré et de la reconnaissance des émotions

[Extract] The UK's Quantum Computer webinar ::: Alexei Kondratyev - Quantum Machine Learning

[Extract] Le webinaire sur l'ordinateur quantique du Royaume-Uni ::: Alexei Kondratyev - Apprentissage automatique quantique

VC dimension as an adversary to learning

La dimension VC comme adversaire de l'apprentissage