Simo Särkkä

量子コンピューティングにおける効果的なキュービット状態推定の方法を探る。

革新的な手法が確率微分方程式とその不確実性の分析を強化する。

新しい方法が実験デザインの効率と情報獲得を向上させたよ。

特定の条件に基づいてデータサンプルを作成するための拡散モデルを使った方法。

この研究は、金の浮選プロセスの予測を改善するための物理に基づいた機械学習を探求してるよ。

新しいアルゴリズムがベイズ実験デザインの効率を改善するよ。