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Ergebnisse für “maschinelles Lernen”
Forschung

<p>Multiverse-Archiv: Mehr als 140 Zeitreihen-Datensätze für maschinelles Lernen</p> <p>Die Forschung im Bereich des maschinellen Lernens mit Zeitreihen (TSML) wächst stetig. Ein wesentlicher Treiber dafür ist die Verfügbarkeit von Benchmark-Datensätzen, die Aufgaben wie Klassifikation, Clustering und Regression ermöglichen. Das seit 2018 bekannte UEA-Archiv mit 30 multivariaten Zeitreihen-Klassifikationsdatensätzen hat sich zu einer unverzichtbaren Ressource entwickelt und wird in Hunderten von Publikation
arXiv – cs.LG
Forschung

<p>Maschinelles Lernen enthüllt Muster im Brandfluchtverhalten</p> <p>Eine neue Studie, die auf einer umfangreichen MTurk‑Umfrage von Bewohnern in Kalifornien, Colorado und Oregon basiert, nutzt sowohl unüberwachtes als auch überwachtes maschinelles Lernen, um die komplexen Faktoren zu entschlüsseln, die das Verhalten bei Waldbrandflucht bestimmen. Durch Multiple Correspondence Analysis, K‑Modes Clustering und Latent Class Analysis wurden mehrere stabile Untergruppen identifiziert, die sich vor allem durch

arXiv – cs.LG
Forschung

Multimodales Lernen in der Medizin: Wann lohnt sich die Fusion von EHR und Röntgen?<br/><p>Maschinelles Lernen verspricht, die klinische Entscheidungsunterstützung zu verbessern, doch bleibt unklar, wann multimodales Lernen in der Praxis tatsächlich Vorteile bringt – besonders wenn Daten fehlen oder Fairness-Bedenken bestehen.</p><p>In einer systematischen Benchmark wurden die Fusion von elektronischen Gesundheitsakten (EHR) und Röntgenaufnahmen (CXR) an standardisierten Kohorten aus MIMIC‑IV und MIMIC‑CXR

arXiv – cs.LG