IA — Modèles & Recherche

Introduction to Classifiers

Introduction aux classificateurs

Example: First Movement Behavior Classifier

Exemple : Classificateur de comportement de premier mouvement

Example: Computing Classifier Metrics

Exemple : Calcul des métriques de classifieur

Example: Classes in the Infant Kinematic Data

Exemple : Classes dans les données cinématiques infantiles

Cross Validation

Validation Croisée

Classifier Performance Measures

Mesures de performance du classificateur

Representing Data for Classifiers

Représenter des données pour les classificateurs

Pipeline Class Example: Computing Derivatives

Exemple de classe de pipeline : calcul des dérivées

Multi-class Classification

Classification multi-classes

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)

What is Dalle 2? The Dark Side of Ai Art Breakthrough Explained

Qu'est-ce que Dalle 2 ? Le côté sombre de la percée de l'art IA expliqué

Bayesian network revisited

Réseau bayésien revisité

RÉSEAU DE NEURONES PROFOND - DEEP LEARNING 10

Mitigating Adversarial Text Perturbation

Atténuation des perturbations adversariales de texte

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"

PROGRAMMER UN RÉSEAU DE NEURONES à 2 COUCHES - DEEP LEARNING 9

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

La BACK-PROPAGATION - DEEP LEARNING 8

Solving Wordle using information theory

Résoudre Wordle en utilisant la théorie de l'information

RÉSEAU DE NEURONES (2 COUCHES) - DEEP LEARNING 7

How can ERM be fooled?

Comment ERM peut-il être trompé ?

Technological Telepathy

Télépathie technologique

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 »