신기술이 현실 세계를 만나면 환경의 급격한 변화를 인식하고 적응온라인 카지노 데 어려움을 겪는 자율 주행 자동차와 같이 역동적인 과제가 진보를 탈선시킬 위험이 있습니다.
그 이유는 불확실성이며 이는 모든 기술에 대한 도전입니다. 이러한 울트라 스마트 신기술 중 다수는 시간이 지남에 따라 학습온라인 카지노 기계에 데이터를 공급온라인 카지노 기계 학습을 기반으로 하며, 반복을 통해 작업 수행 성능이 향상되는 것을 보여줍니다.
탄 부이 탄, Cockrell School of Engineering 항공우주공학 및 공학역학과 부교수 및오덴 컴퓨터 공학 및 과학 온라인 카지노소는 최근 불확실성을 고려하고 기본 관리 수학적 모델을 사용하여 우리의 두뇌와 같은 방식으로 데이터 격차를 메우는 과학적인 온라인 카지노 학습 모델을 개발하기 위한 여러 보조금을 받았습니다. 그 결과 제한된 정보와 물리 법칙을 사용하여 지배적인 물리학에만 의존하거나 순수하게 데이터 기반인 모델보다 실시간 처리 및 예측보다 훨씬 더 빠르게 수행할 수 있는 온라인 카지노 학습 모델을 만들 수 있습니다.
"실제 응용 프로그램에서는 데이터가 제한되는 경우가 많습니다. 그러나 역학, 물리 및 수학적 법칙 등 물리학을 이해온라인 카지노 기계 학습 모델을 개발할 수 있다면 훈련온라인 카지노 데 거의 많은 데이터가 필요하지 않습니다. 기계예요." Bui-Thanh이 말했습니다.
기계 학습은 아직 초기 단계이기 때문에 수학적, 물리적으로 의미 있는 방식으로 기계 학습 예측의 불확실성을 정량화온라인 카지노 것은 안정적이고 운영 가능한 기계 학습 모델에 있어 중요한 과제로 남아 있습니다.
보조금:과학적인 기계 학습과 같은 신기술의 잠재력에 부응하기 위해 전문가들은 기술의 작동 방식, 아키텍처를 자동으로 결정온라인 카지노 방법, 불확실성을 정량화온라인 카지노 방법을 이해하고 있습니다.
"온라인 카지노 학습 기술이 산업 및 실제 의사 결정 시나리오에 채택되기 위해서는 이러한 과제를 극복해야 합니다." 부이탄이 말했다.
3개의 단일 PI 보조금 총합이 100만 달러가 넘습니다. 이는 미국 국립과학재단(National Science Foundation)의 고급 사이버 인프라 사무국, 로스앨러모스 국립 온라인 카지노소(Los Alamos National Lab)와 오크리지 국립 온라인 카지노소(Oakridge National Lab)가 함께 진행하는 융합 에너지 과학 프로그램을 위한 융합 에너지 과학 사무국의 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 통해 이루어집니다.
왜 중요한가:예를 들어, 날씨를 예측할 수 없다는 것은 삶의 사실입니다.
융합 에너지 및 유체 역학과 같은 다른 응용 분야 외에도 Bui-Thanh의 작업은 분야 과학자의 물리학 지식과 과거 기상 데이터를 결합하여 허리케인 위협과 같은 것에 대해 더 나은 예측을 할 것입니다.
데이터가 제한된 영역의 공백을 채우는 것 외에도 이러한 유형의 모델은 데이터가 반드시 문제는 아니지만 시간과 비용이 큰 장애물이 되는 상황에서 개선을 가져올 수도 있습니다.
머신 러닝 모델은 학습온라인 카지노 데 주요 슈퍼컴퓨팅 리소스와 많은 시간이 소요됩니다. 가장 유망한 머신러닝 애플리케이션 중 다수는 구현하기 어려울 것입니다. 잠재 사용자가 컴퓨팅 리소스나 이를 실행온라인 카지노 데 필요한 재정에 액세스할 수 없기 때문입니다.
신기술이 제한된 데이터 세트 사용을 통해 필요한 처리, 재정 및 시간 리소스를 줄일 수 있다면 리소스가 부족하고 큰 요구 사항이 있는 사용자가 온라인 카지노 학습에 더 쉽게 접근할 수 있게 될 수 있습니다.
"이러한 새로운 기술을 창조하는 것은 중요하지만 온라인 카지노원, 공학, 과학자를 포함한 다른 사람들이 이를 사용할 수 있는 방법을 찾는 것도 중요합니다."라고 Bui-Thanh은 말했습니다. "우리 노력의 일부는 더 많은 청중이 과학적인 머신러닝에 원활하게 접근할 수 있도록 하는 것입니다."
