Un cadre pour évaluer les algorithmes de machine learning en utilisant la Théorie de la Réponse des Items.
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La science de pointe expliquée simplement
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La recherche se concentre sur l'amélioration des réglages des paramètres pour l'algorithme d'optimisation quantique approximatif.
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Cette étude évalue l'impact des données de faible fidélité sur les modèles de substitution.
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