Zobrazeno 1 - 10
of 37
pro vyhledávání: '"machine learning pipelines"'
Autor:
Lavínia D. Balthazar, Felix Miranda, Vinícius B.R. Cândido, Priscila Capriles, Marconi Moraes, CelsoB.M. Ribeiro, Geane Fayer, Leonardo Goliatt
Publikováno v:
Water Cycle, Vol 5, Iss , Pp 266-277 (2024)
Long-term river streamflow prediction and modeling are essential for water resource management and decision-making related to water resources. This research paper considers the importance of these predictions and proposes a model to address scarcity
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0becbaf43a1e4e39a588d5bde32dba19
Autor:
Alicia García-Holgado, Andrea Vázquez-Ingelmo, Julia Alonso-Sánchez, Francisco José García-Peñalvo, Roberto Therón, Jesús Sampedro-Gómez, Antonio Sánchez-Puente, Víctor Vicente-Palacios, P. Ignacio Dorado-Díaz, Pedro L. Sánchez
Publikováno v:
Journal on Interactive Systems, Vol 13, Iss 1, Pp 154-165 (2022)
Machine Learning allows facing complex tasks related to data analysis with big datasets. This Artificial Intelligence branch allows not technical contexts to get benefits related to data processing and analysis. In particular, in medicine, medical pr
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0d656bb3e9994dbba6a8235f43be24ce
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Larsen, Kai R., author, Becker, Daniel S., author
Publikováno v:
Automated Machine Learning for Business, 2021, ill.
Externí odkaz:
https://doi.org/10.1093/oso/9780190941659.003.0004
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Future Internet, Vol 14, Iss 2, p 58 (2022)
Machine Learning (ML) has gained prominence and has tremendous applications in fields like medicine, biology, geography and astrophysics, to name a few. Arguably, in such areas, it is used by domain experts, who are not necessarily skilled-programmer
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/79cd187bfc4a4eb691c71193e55406db
Autor:
Ene, Emil Henricsson
Mestrado Bolonha em Data Analytics for Business Companies which have developed around a product or service built on top of one or several machine learning applications will reach a point where the complexity of these applications become unfeasible to
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1503::98161066ee0d892915e06be965a95351
https://hdl.handle.net/10400.5/27794
https://hdl.handle.net/10400.5/27794
Publikováno v:
SIGMOD '23: Companion of the 2023 International Conference on Management of Data
Software systems that learn from data with machine learning (ML) are ubiquitous. ML pipelines in these applications often suffer from a variety of data-related issues, such as data leakage, label errors or fairness violations, which require reasoning
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c61bd2cf599c85263d9a3a6873750708
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.