El modelo FEML mejora las predicciones con datos limitados usando transferencia de conocimiento.
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Lars Schmidt-Thieme
Un nuevo enfoque mejora las soluciones de enrutamiento de vehículos para problemas más grandes utilizando redes neuronales.
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Moco usa el aprendizaje automático para mejorar las soluciones a problemas de optimización combinatoria.
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El modelo ProFITi predice resultados de series temporales muestreadas de manera irregular.
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ProbSAINT predice los precios de coches usados mientras evalúa la incertidumbre en las predicciones.
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CDALBench ofrece un terreno de prueba confiable para varios métodos de Aprendizaje Activo.
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