Zobrazeno 1 - 10
of 24
pro vyhledávání: '"machine learning lifecycle"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Manil Maskey, Rahul Ramachandran, Muthukumaran Ramasubramanian, Iksha Gurung, Brian Freitag, Aaron Kaulfus, Drew Bollinger, Daniel J. Cecil, Jeffrey Miller
Publikováno v:
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol 13, Pp 4271-4281 (2020)
Tropical cyclones are one of the costliest natural disasters globally because of the wide range of associated hazards. Thus, an accurate diagnostic model for tropical cyclone intensity can save lives and property. There are a number of existing techn
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6d51141f15704757afc29a983d8f04fa
Autor:
Brian Freitag, Manil Maskey, Muthukumaran Ramasubramanian, Rahul Ramachandran, Daniel J. Cecil, Drew Bollinger, Iksha Gurung, Aaron Kaulfus, Jeffrey Miller
Publikováno v:
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol 13, Pp 4271-4281 (2020)
Tropical cyclones are one of the costliest natural disasters globally because of the wide range of associated hazards. Thus, an accurate diagnostic model for tropical cyclone intensity can save lives and property. There are a number of existing techn
Publikováno v:
DSAA
Machine Learning
Machine Learning
Machine learning (ML) lifecycle is a cyclic process to build an efficient ML system. Though a lot of commercial and community (non-commercial) frameworks have been proposed to streamline the major stages in the ML lifecycle, they are normally overqua
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Marta Mattoso, Marco A. S. Netto, Renato Cerqueira, Renan Souza, Patrick Valduriez, Daniel Civitarese, Elton F. de S. Soares, Marcio Ferreira Moreno, Emilio Vital Brazil, Rafael Brandão, Vítor Lourenço, Leonardo Guerreiro Azevedo, Raphael Melo Thiago
Publikováno v:
Concurrency and Computation: Practice and Experience
Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2022, 34 (14), pp.e6544. ⟨10.1002/cpe.6544⟩
Concurrency and Computation: Practice and Experience, Wiley, 2021, ⟨10.1002/cpe.6544⟩
Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2022, 34 (14), pp.e6544. ⟨10.1002/cpe.6544⟩
Concurrency and Computation: Practice and Experience, Wiley, 2021, ⟨10.1002/cpe.6544⟩
Machine Learning (ML) has already fundamentally changed several businesses. More recently, it has also been profoundly impacting the computational science and engineering domains, like geoscience, climate science, and health science. In these domains
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::4926d6d7b4f68db16a2c21c9d19acc8c
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Renato Cerqueira, Daniel Civitarese, Patrick Valduriez, Raphael Melo Thiago, Marco A. S. Netto, Renan Souza, Rafael Brandão, Marta Mattoso, Elton F. de S. Soares, Marcio Ferreira Moreno, Emilio Vital Brazil, Vítor Lourenço, Leonardo Guerreiro Azevedo
Publikováno v:
WORKS 2019-Workflows in Support of Large-Scale Science co-located with SC 2019-ACM/IEEE International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis
WORKS 2019-Workflows in Support of Large-Scale Science co-located with SC 2019-ACM/IEEE International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis, Nov 2019, Denver, United States. pp.10
WORKS@SC
WORKS 2019-Workflows in Support of Large-Scale Science co-located with SC 2019-ACM/IEEE International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis, Nov 2019, Denver, United States. pp.10
WORKS@SC
Machine Learning (ML) has become essential in several industries. In Computational Science and Engineering (CSE), the complexity of the ML lifecycle comes from the large variety of data, scientists' expertise, tools, and workflows. If data are not tr
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::dd302bd5cbcd49dfe5baf0958c6bb739
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.