Construindo modelos confiáveis de aprendizado de máquina com dados de treinamento limitados
Os pesquisadores descobriram como construir modelos confiáveis de aprendizado de máquina que podem compreender equações complexas em situações do mundo real, usando menos dados de treinamento do que o esperado. Pesquisadores da Universidade de Cambridge e da Universidade Cornell descobriram que para equações diferenciais parciais – uma classe de equações físicas que descrevem como as…