
IA — Modèles & Recherche



Segmenting Binary Images | Binary Images
Segmentation d'images binaires | Images binaires





Pinhole and Perspective Projection | Image Formation
Projection sténopé et perspective | Formation d'image





Lecture 18 | MIT 6.881 (Robotic Manipulation), Fall 2020 | Reinforcement Learning (Part 2)
Conférence 18 | MIT 6.881 (Manipulation robotique), Automne 2020 | Apprentissage par renforcement (Partie 2)

Lecture 17 | MIT 6.881 (Robotic Manipulation), Fall 2020 | Reinforcement Learning (Part 1)
Cours 17 | MIT 6.881 (Robotic Manipulation), Fall 2020 | Reinforcement Learning (Part 1)


Lecture 11 | MIT 6.881 (Robotic Manipulation), Fall 2020 | Deep Perception (part 1)
Cours 11 | MIT 6.881 (Manipulation robotique), automne 2020 | Perception profonde (partie 1)

Comment CHOISIR LE BON MODÈLE de Machine Learning ?

QSI Seminar: Dr Markus Heyl, Max Planck Inst., Reinforcement Learning for Digital Quantum Simulation
Séminaire QSI : Dr Markus Heyl, Institut Max Planck, Apprentissage par renforcement pour la simulation quantique numérique

Learning Parity with Noise|| @ CMU || Lecture 26b of CS Theory Toolkit
Apprentissage de la parité avec bruit|| @ CMU || Conférence 26b du CS Theory Toolkit


QSI Seminar: Guillaume Verdon, X, Quantum-probabilistic Generative Models, 19/06/2020
Séminaire QSI : Guillaume Verdon, X, Modèles génératifs quantiques-probabilistes, 19/06/2020

QSI Seminar: Asst Prof Nathan Wiebe, PNNL, Training Fully Quantum Boltzmann Machines, 29/05/2020
Séminaire QSI : Professeur adjoint Nathan Wiebe, PNNL, Entraînement de machines de Boltzmann entièrement quantiques, 29/05/2020

MODÈLE DE MACHINE LEARNING - Covid19 (29/30)

QSI Seminar: Asst. Prof. Nana Liu, SJTU, Introducing Adversarial Quantum Learning, 22/05/2020
Séminaire QSI : Prof. adj. Nana Liu, SJTU, Introduction à l'apprentissage quantique contradictoire, 22/05/2020


APPRENTISSAGE NON-SUPERVISÉ avec Python (24/30)

FEATURE SELECTION avec SKLEARN (23/30)

SKLEARN IMPUTER : NETTOYAGE DE DONNÉES

SKLEARN PIPELINE AVANCÉE

PYTHON SKLEARN PRE-PROCESSING + PIPELINE (22/30)







RÉGRESSION LINÉAIRE MULTIPLE AVEC NUMPY - ML#9

RÉGRESSION LINÉAIRE NUMPY - ML#8

PYTHON : L'ESSENTIEL POUR MACHINE LEARNING - ML#7
