Apprentissage par la machine

Thema UYQM

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Sciences formelles & physiques IA — Modèles & Recherche
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Tobias Sutter: Towards Optimal Offline Reinforcement Learning

Tobias Sutter : Vers un apprentissage par renforcement hors ligne optimal

Tobias Sutter
28 min
★ ★ ★ ★ ☆ 4/5
Apprentissage Par RenforcementOfflineOptimisation Robuste
Sciences formelles & physiques IA — Modèles & Recherche
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Why Muon Is Good but May Not Be Optimal || Feb 20, 2026

Pourquoi Muon est bon mais peut ne pas être optimal || 20 février 2026

Weijie Su
60 min
★ ★ ★ ★ ☆ 4/5
MuonOptimisationApprentissage Profond
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MLT | Week-2 | Session-1

MLT | Semaine-2 | Session-1

MLT cs2007
145 min
★ ★ ★ ☆ ☆ 3/5
ACPRéduction De DimensionnalitéApprentissage Non Supervisé
Sciences appliquées & ingénierie IA — Modèles & Recherche
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ML System Design: From Prototype to Production

Conception de systèmes de ML : du prototype à la production

Victor Ashioya
73 min
★ ★ ★ ★ ☆ 4/5
MLOpsProduction MLData Pipelines
Sciences appliquées & ingénierie IA — Modèles & Recherche
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ELLIS Distinguished Lecture: Hatice Gunes

Conférence distinguée ELLIS : Hatice Gunes

Hatice Gunes
57 min
★ ★ ★ ★ ☆ 4/5
ÉquitéIABiais
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[ИАД, весна 2026] Введение в машинное обучение. Лекция 2: Градиентная оптимизация и линейные модели

[ИАД, printemps 2026] Introduction à l'apprentissage automatique. Conférence 2 : Optimisation de gradient et modèles linéaires

Machine Learning – Intelligent Systems
98 min
★ ★ ★ ★ ☆ 4/5
Machine LearningDescente De GradientRisque Empirique
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MLT | Week-1 | Session-2

MLT | Semaine 1 | Séance 2

MLT cs2007
113 min
★ ★ ★ ☆ ☆ 3/5
PCARéduction De DimensionnalitéApprentissage Non Supervisé
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[ИАД, весна 2026] Введение в машинное обучение. Лекция 1: Научный метод и основы машинного обучения

[ИАД, весна 2026] Introduction à l'apprentissage automatique. Conférence 1 : Méthode scientifique et fondamentaux de l'apprentissage automatique

Machine Learning – Intelligent Systems
109 min
★ ★ ★ ★ ☆ 4/5
Machine LearningMéthode ScientifiqueRégression
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MLP Live session Week1

Session MLP Live Semaine 1

Machine Learning Practice
87 min
★ ★ ☆ ☆ ☆ 2/5
Machine LearningPythonPandas
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MLT workshop - Day 5

Atelier MLT - Jour 5

MLT cs2007
98 min
★ ★ ★ ☆ ☆ 3/5
Régression LinéaireApprentissage SuperviséMachine Learning
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[JC] Machine Learning Interatomic Potentials

[JC] Potentiels interatomiques d'apprentissage automatique

Seungbin Gweon (권승빈)
38 min
★ ★ ★ ★ ☆ 4/5
Machine LearningPotentiels InteratomiquesSimulation Moléculaire
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MLT workshop Jan 26 - Day 2

Atelier MLT 26 janvier - Jour 2

MLT cs2007
161 min
★ ★ ★ ☆ ☆ 3/5
NumPyPCAMatrices
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Workshop Day 1 - Jan 2026

Atelier Jour 1 - Jan 2026

Mayur Gundal (MLT cs2007)
169 min
★ ★ ★ ☆ ☆ 3/5
NumPyMatplotlibSciPy