В данной статье анализируется эффективность алгоритмов машинного и глубокого обучения, включая гибридные модели, для точного прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний у пациентов с диабетом на основе данных BRFSS.
Исследование предлагает инновационный подход к анализу финансовых рынков, используя принципы геометрии и стохастических процессов.
Исследование предлагает усовершенствованный подход к прогнозированию цен на углерод в рамках Европейской системы торговли выбросами.
Новый подход к оценке моделей машинного обучения, используемых для оценки кредитоспособности, с акцентом на понятность и прозрачность.
Разработка гибридной модели для точного предсказания стабильности энергосистем с растущей долей возобновляемых источников энергии.