LIBROS DEL AUTOR: william senfuma

5 resultados para LIBROS DEL AUTOR: william senfuma

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  • Meta-Lernen zur Auswahl der besten Algorithmen zur Kausalfindung
    William Senfuma
    Die Auswahl des besten Algorithmus zur Kausalfindung für einen neuen Datensatz ist ein schwieriger und zeitaufwändiger Prozess, da der Forscher über Vorkenntnisse zu bestehenden Standardalgorithmen für das Strukturlernen verfügen muss. Diese Forschungsarbeit schlägt einen neuartigen Meta-Lernansatz für dieses Problem vor. Meta-Lernen bezeichnet das Lernen über Lernalgorithmen, ...
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  • Metaaprendizagem para seleção dos melhores algoritmos de descoberta causal
    William Senfuma
    A seleção do melhor algoritmo de descoberta causal para qualquer novo conjunto de dados é um processo difícil e demorado, pois exige que o investigador tenha conhecimento prévio sobre os algoritmos padrão de aprendizagem de estruturas existentes. Esta investigação propôs uma nova abordagem de metaaprendizagem para este problema. Metaaprendizagem refere-se à aprendizagem sobre a...
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  • Méta-apprentissage pour la sélection des meilleurs algorithmes de découverte causale
    William Senfuma
    La sélection du meilleur algorithme de découverte causale pour tout nouvel ensemble de données est un processus difficile et chronophage, car il nécessite que le chercheur dispose de connaissances préalables sur les algorithmes standard existants d’apprentissage de structures. Cette recherche propose une nouvelle approche de méta-apprentissage pour résoudre ce problème. Le méta...
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  • Meta-uczenie się w celu wyboru najlepszych algorytmów odkrywania związków przyczynowych
    William Senfuma
    William Senfuma, magister nauk ścisłych: studiował informatykę na Uniwersytecie Makerere. Analityk danych w firmie Tiaxa w Niemczech. Wybór najlepszego algorytmu odkrywania związków przyczynowych dla nowego zbioru danych jest trudnym i czasochłonnym procesem, ponieważ wymaga od badacza posiadania wcześniejszej wiedzy na temat istniejących standardowych algorytmów uczenia się st...
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  • Meta-apprendimento per la selezione dei migliori algoritmi di scoperta causale
    William Senfuma
    La selezione del miglior algoritmo di scoperta causale per qualsiasi nuovo set di dati è un processo difficile e che richiede molto tempo, poiché richiede che il ricercatore abbia una conoscenza preliminare degli algoritmi di apprendimento strutturale standard esistenti. Questa ricerca ha proposto un nuovo approccio di meta-apprendimento a questo problema. Il meta-apprendimento...
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