Наука

В статье рассматривается, как искусственный интеллект и онтологии трансформируют традиционный анализ видов и последствий отказов (FMEA) для повышения надежности сложных систем.

Новое исследование показывает, что универсальные модели временных рядов изначально уступают традиционным финансовым моделям прогнозирования, однако их эффективность резко возрастает при предварительной адаптации к финансовым данным.

В статье представлена инновационная гибридная нейронная сеть с обучением с подкреплением, позволяющая повысить точность прогнозирования поведения динамичных рынков.

Новый подход к созданию этичных и надежных систем ИИ объединяет мощь нейронных сетей с точностью символьного мышления.

Новый метод обучения нейронных сетей позволяет снизить зависимость от случайных корреляций в данных, повышая точность и надежность анализа медицинских изображений.