Zobrazeno 1 - 10
of 26
pro vyhledávání: '"unlabeled dataset"'
Publikováno v:
Sensors, Vol 23, Iss 23, p 9404 (2023)
The amalgamation of the Internet of Things (IoT) and federated learning (FL) is leading the next generation of data usage due to the possibility of deep learning with data privacy preservation. The FL architecture currently assumes labeled data sampl
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0be39db825184878bd965f6543511fd1
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 44627-44637 (2022)
In machine learning problems, we usually assume that the validation accuracy is a good estimation of prediction accuracy for datasets without ground truth. In reality, this assumption may not hold. Therefore, we propose an approach to estimate the pr
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/bf566ef0f6a0402cab9e9e9619645da7
Autor:
Saleh ALBAHLI
Publikováno v:
Applied Computer Science, Vol 16, Iss 3, Pp 5-15 (2020)
Since the introduction of Just-in-Time effort aware defect prediction, many researchers are focusing on evaluating the different learning methods for defect prediction. To predict the changes that are defect-inducing, it is im-portant for learning mo
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c4511f309b7c4e5599c1cdcb920154a0
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:
IEEE Access, Vol 7, Pp 35890-35897 (2019)
In the artificial neural network (ANN), the most time-consuming part for parametric modeling of microwave components is the collection of training datasets from full-wave electromagnetic simulations. However, the reported models for parametric modeli
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7f5606f9490b4755895d2f1fc78740b3
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Saleh Albahli
Publikováno v:
Future Internet, Vol 11, Iss 12, p 246 (2019)
Since the introduction of just-in-time effort aware defect prediction, many researchers are focusing on evaluating the different learning methods, which can predict the defect inducing changes in a software product. In order to predict these changes,
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/002c98a4d96c447ba5b29ce38fd91e7c
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.