Bernd Bischl

大規模言語モデルのサイズを減らしつつ、性能を維持する方法。

この記事では、ML研究の課題を検討し、信頼性向上のための改善策を提案してるよ。

AutoMLがどうやって多様なユーザーのニーズに応えるかを見てみよう。

データの分割を再編成することで、機械学習のハイパーパラメータ最適化が向上するよ。

この研究では、欠損データを含むシンプルなデータセットを使って生存分析手法を評価してるよ。

機械学習モデルの信頼区間を推定する方法を比較した包括的な研究。