勾配ブースティング機械学習フレームワークに関するおすすめ記事 | fabcross for エンジニア

タグ：勾配ブースティング機械学習フレームワーク

• 
  • 2020-4-30
  • 化学・素材系, 技術ニュース, 海外ニュース
  • LASSO回帰法, Liang Qi, npj Computational Materials, SiO2系ガラス, アモルファス構造, ミシガン大学, 勾配ブースティング機械学習フレームワーク, 学術

  軽量高剛性ガラス繊維の物性を予測する機械学習アルゴリズムを開発

  多様な添加酸化物を含有する10万種類のSiO2系ガラスの、密度と弾性率を正確に予測できる機械学習アルゴリズムが、ミシガン大学の研究チームによって開発された。自動車や風力タービンに用いられる繊維強化複合材料に向けて、軽量で…

  詳細を見る

  • Tweet
  -
  •