Nabeel Seedat

DIPS kümmert sich um Probleme mit der Datenqualität beim Pseudo-Labeling, um bessere Ergebnisse im maschinellen Lernen zu erzielen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Prognoseintervalle für zuverlässige Entscheidungen.