Joeran Beel

この研究は、新人向けの推薦タスクにおけるAutoMLのパフォーマンスを評価してるよ。

気候変動に直面したレコメンダーシステムのカーボンフットプリントを調査する。

研究は、レコメンダーシステムにおける暗黙のフィードバックに最適なアルゴリズムを選ぶことに焦点を当てている。

EMERSは研究者がレコメンダーシステムのエネルギー使用を追跡するのを手助けし、環境意識を高めるんだ。