Наука

В этом обзоре мы рассмотрим все аспекты регрессионного анализа, начиная с линейных моделей и заканчивая современными методами глубокого обучения.

Исследование демонстрирует, как отбор ключевых факторов и архитектура Partial Multivariate Transformer повышают точность предсказаний на волатильном рынке криптовалют.

Новый подход к обнаружению дипфейков фокусируется на едва заметных несоответствиях в естественных движениях, позволяя создать более надежную систему защиты от поддельных видео.

Новый подход позволяет не только обучать эффективные графовые модели, но и понимать, как они принимают решения.

Новое исследование показывает, что классические методы машинного обучения, основанные на извлечении признаков, демонстрируют лучшую точность в автоматической оценке состояния монет, чем подходы, использующие глубокое обучение.