Explore les sciences informatiques environnementales et l'observation de la Terre à l'aide de modèles d'apprentissage automatique pour la surveillance précise de la Terre à travers diverses sources de données.
Explore l'inférence des connaissances pour les graphiques, en discutant de la propagation des étiquettes, des objectifs d'optimisation et du comportement probabiliste.
Explore les problèmes de diagnostic, en mettant l'accent sur l'enlèvement et la cohérence dans la recherche de composants défectueux en fonction des symptômes et des mesures observés.
Explore les intégrations de mots, les modèles tels que CBOW et Skipgram, Fasttext, Glove, les intégrations de sous-mots et leurs applications dans la recherche et la classification de documents.
Explore l'apprentissage par renforcement profond basé sur des modèles, en se concentrant sur Monte Carlo Tree Search et ses applications dans les stratégies de jeu et les processus décisionnels.
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