Новая разработка в области науки о данных позволила одному из популярных инструментов машинного обучения лучше ориентироваться на местности, позволяя ему делать более точные прогнозы на основе данных, привязанных к местоположениям. Исследователи из Университета Глазго и Университета штата Флорида нашли способ преодолеть ключевое ограничение TabPFN, одного из инструментов искусственного интеллекта, известного как foundation models.
Новости от techxplore
