Machine Learning and Data Mining in Materials Science
	Tác giả: Norbert Huber, Norbert Huber, Christian Johannes Cyron, Christian Johannes Cyron, Surya R Kalidindi, Surya R Kalidindi, Benjamin Klusemann, Benjamin Klusemann
	Xuất bản: Frontiers Media SA , 2020
	Bộ sưu tập: Tài liệu truy cập mở
	eBook (pdf) ddc:   Thêm vào giỏ

Machine Learning in Genome-Wide Association Studies
	Tác giả: Ting Hu, Christian Darabos, Christian Darabos, Ting Hu, Ryan Urbanowicz, Ryan Urbanowicz
	Xuất bản: Frontiers Media SA , 2020
	Bộ sưu tập: Tài liệu truy cập mở
	eBook (pdf) ddc:   Thêm vào giỏ

Solving Heterogeneous General Equilibrium Economic Models with Deep Reinforcement Learning
	Tác giả: Edward Hill, Marco Bardoscia, Arthur Turrell
	Xuất bản: , 2021
	Bộ sưu tập: Metadata
	eBook (pdf) ddc:  519.3  Thêm vào giỏ

Generating density nowcasts for U.S. GDP growth with deep learning: Bayes by Backprop and Monte Carlo dropout
	Tác giả: Kristóf Németh, Dániel Hadházi
	Xuất bản: , 2024
	Bộ sưu tập: Metadata
	eBook (pdf) ddc:  339.4  Thêm vào giỏ

Policy learning for many outcomes of interest: Combining optimal policy trees with multi-objective Bayesian optimisation
	Tác giả: Patrick Rehill, Nicholas Biddle
	Xuất bản: , 2022
	Bộ sưu tập: Metadata
	eBook (pdf) ddc:  339.5  Thêm vào giỏ

How causal machine learning can leverage marketing strategies: Assessing and improving the performance of a coupon campaign
	Tác giả: Henrika Langen, Martin Huber
	Xuất bản: , 2022
	Bộ sưu tập: Metadata
	eBook (pdf) ddc:  006.31  Thêm vào giỏ

Fisher-Schultz Lecture: Generic Machine Learning Inference on Heterogenous Treatment Effects in Randomized Experiments, with an Application to Immunization in India
	Tác giả: Victor Chernozhukov, Mert Demirer, Esther Duflo, Iván Fernández-Val
	Xuất bản: , 2017
	Bộ sưu tập: Metadata
	eBook (pdf) ddc:  006.31  Thêm vào giỏ

De-Biased Machine Learning of Global and Local Parameters Using Regularized Riesz Representers
	Tác giả: Victor Chernozhukov, Whitney Newey, Rahul Singh
	Xuất bản: , 2018
	Bộ sưu tập: Metadata
	eBook (pdf) ddc:  006.31  Thêm vào giỏ

How Generalizable is a Machine-Learning Approach for Modeling Hub-Height Turbulence Intensity? [electronic resource]
	Tác giả:
	Xuất bản: Washington, D.C. : Oak Ridge, Tenn: United States. Dept. of Energy. Office of Energy Efficiency and Renewable Energy ; Distributed by the Office of Scientific and Technical Information, U.S. Dept. of Energy , 2022
	Bộ sưu tập: Metadata
	ddc:  621.531  Thêm vào giỏ

Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) in Medical Imaging Informatics towards Diagnostic Decision Making
	Tác giả: Mahmudur Rahman, Mahmudur Rahman
	Xuất bản: Basel: MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute , 2023
	Bộ sưu tập: Tài liệu truy cập mở
	eBook (pdf) ddc:   Thêm vào giỏ