Тази статия има за цел да разработи изчислителна рамка, която количествено определя относителния принос на различни несигурности в изхода на модела за прогнозиране. Прогнозата за увреждане от умора (FDP), която използва базиран на механиката на счупване модел на растеж на пукнатината от умора, се прилага заедно с количествено определяне на различни източници на несигурност. Тези източници на несигурност са свързани чрез байесова мрежа и се извършва вероятностен анализ на чувствителността,..

Без значение колко добре подготвяте данните си и настройвате модела си за машинно обучение, дори най-добрите модели не са способни да дават перфектни отговори през цялото време. Във всяка достатъчно предизвикателна обстановка, ограничаването до ограничено количество данни за обучение, независимо от качеството, и борбата с присъщата произволност в реалния свят им пречат да постигнат перфектно моделиране и прогнозиране. Това означава, че трябва да се интересуваме кога и как резултатите от..

Въведение Добре дошли в предизвикателството Shifts — песен за оценка на мощността! Като участник ще трябва да изпълните няколко стъпки, за да подготвите подаване, които са описани в тази публикация. Ако все още не сте се регистрирали за предизвикателството, можете да го направите на тази връзка . Предизвикателството за оценка на мощността се състои от две фази: Фаза 1 (фаза на развитие): Участниците ще работят със синтетичните данни. При стартирането на състезанието се..

В областта на науката за данни и машинното обучение има добре известно мото, което гласи: „ Боклук вътре, боклук вън “ Това означава, че колкото и фантастичен и сложен да е вашият най-съвременен алгоритъм, ако данните, които използвате за обучение, са шумни, неинформативни и извадени без критерий, резултатът ще бъде лош. Наистина е добре известно, че в реалния живот, когато се захванете с проблем с науката за данни, първите фази изискват да събирате данни, да ги почиствате и дори..