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Débute 3 July 2025 16:02

Se termine 3 July 2025

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Les machines à noyau peuvent-elles être une alternative viable aux réseaux neuronaux profonds ?

Centre for Networked Intelligence, IISc via YouTube

Centre for Networked Intelligence, IISc

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Aperçu

Programme

  • Introduction aux Machines à Noyaux et Réseaux Neuronaux Profonds
  • Aperçu des modèles d'apprentissage automatique
    Histoire et évolution des méthodes à noyaux
    Réseaux neuronaux profonds : un aperçu
  • Fondements Mathématiques des Machines à Noyaux
  • Fonctions à noyau et espaces de caractéristiques
    Fonctions à noyau courantes (RBF, polynômiale, linéaire)
    Propriétés des noyaux
  • Exploration Approfondie des Méthodes à Noyaux
  • Machines à Vecteurs de Support (SVM)
    Régression à Noyau de Ridge
    Processus Gaussiens
  • Comparaisons Entre Machines à Noyaux et Réseaux Neuronaux
  • Implications théoriques
    Ensembles de données de haute dimension
    Capacités de généralisation
  • Méthodes Avancées à Noyaux
  • Noyaux supervisés dépendants des données
    Apprentissage de noyaux multiples
    Techniques d'approximation de noyaux
  • Algorithmes d'Entraînement à Grande Échelle pour Machines à Noyaux
  • Méthodes à noyaux à grande échelle
    Techniques d'approximation et de compression
    Complexité computationnelle et efficacité
  • Avancées Récentes dans les Méthodes à Noyaux
  • Progrès en ingénierie des noyaux
    Applications dans des tâches d'IA modernes
    Études de cas issues de recherches récentes
  • Méthodes à Noyaux en Pratique
  • Mise en œuvre d'algorithmes à noyau dans des bibliothèques populaires (par ex., scikit-learn)
    Expérimentation avec des ensembles de données du monde réel
    Évaluation de la performance et benchmarking
  • Approches Hybrides : Machines à Noyaux et Réseaux Neuronaux
  • Combinaison des caractéristiques des approches à noyau et neuronales
    Apprentissage à noyau profond
    Transfert des concepts entre paradigmes
  • Études de Cas et Applications
  • Classification et traitement d'images
    Traitement du langage naturel
    Autres domaines (par ex., bioinformatique, finance)
  • Directions Futures des Méthodes à Noyaux
  • Tendances de recherche émergentes
    Défis et opportunités
    Le rôle futur des machines à noyaux en IA
  • Conclusion
  • Résumé des concepts clés
    Discussion sur la viabilité des machines à noyaux comme alternatives aux réseaux neuronaux
  • Projet Final
  • Concevoir et implémenter une solution basée sur les noyaux pour un problème spécifique
    Présentation et discussion des résultats

Sujets

Informatique