Денис Аветисян

Новый подход позволяет аппроксимировать решения стохастических дифференциальных уравнений с использованием глубокого обучения.

В статье рассматривается новый подход к созданию стабильных и достоверных больших языковых моделей, основанный на объединении возможностей автоматической разметки и экспертной оценки.

Новое исследование комплексно оценивает эффективность различных моделей машинного и глубокого обучения для прогнозирования сезонных осадков в Южной Америке.

Новое исследование демонстрирует, как сочетание данных спутниковой радиолокации и алгоритмов машинного обучения позволяет создавать точные карты подверженности затоплениям.