Предложенная китайской исследовательской работой AI легкая методика машинного обучения улучшает масштабируемую структурную инференцию и динамическую точность прогнозирования.

Машинное обучение для сложных систем

Машинное обучение (ML) критически важно для решения научных и практических проблем. Современные техники ML, такие как Рекуррентные нейронные сети (RNN), Нейронные обыкновенные дифференциальные уравнения (NODE) и глубокое остаточное обучение, предлагают преимущества для работы с комплексными временными рядами.

Преимущества техник ML

RNN и их вариации, такие как Gated Recurrent Units (GRU) и Long Short-Term Memory (LSTM) сети, показывают хорошую предсказательную производительность. Резервуарное вычисление (RC) было разработано для предвидения временно-пространственного поведения хаотической динамики.

Решение проблем с помощью параллельного RC и высокопорядкового Granger RC

Параллельное RC (PRC) — это метод прогнозирования, который использует локальную структуру систем. Фреймворк высокопорядкового Granger RC (HoGRC) — это итеративный метод, который делает динамические прогнозы и одновременно определяет взаимодействия высокого порядка.

Практические применения HoGRC

HoGRC был проанализирован в различных системах, таких как сетевые динамические системы, классические хаотические системы и система электроснабжения Великобритании, демонстрируя его эффективность и устойчивость. Он выявляет структуры высокого порядка на уровне узла, обеспечивая точные реконструкции систем и прогнозы долгосрочной динамики.

Практические решения искусственного интеллекта для бизнеса

ИИ может переосмыслить ваш способ работы, автоматизируя взаимодействие с клиентами, определяя измеримые влияния на бизнес-результаты, выбирая настраиваемые инструменты и рационально внедряя использование ИИ.

В центре внимания — ИИ продажи

ИИ Sales Bot от itinai.com/aisalesbot автоматизирует взаимодействие с клиентами 24/7 и управляет взаимодействием на всех этапах путешествия клиента, переопределяя процессы продаж и взаимодействие с клиентами.

Список полезных ссылок:

AI Lab в Telegram @aiscrumbot — бесплатная консультация

Эта статья из Китая предлагает легкий метод машинного обучения, который улучшает масштабируемое структурное вывод и точность динамического прогнозирования

MarkTechPost

Twitter — @itinaicom

Полезные ссылки:

AI Lab in Telegram @itinai — бесплатная консультация

Телеграм сообщество —  @itinairu