سد الفجوات في مجموعات البيانات أو تحديد القيم المتطرفة – هذا هو مجال خوارزمية التعلم الآلي TabPFN، التي طورها فريق بقيادة البروفيسور الدكتور فرانك هوتر من جامعة فرايبورغ. يستخدم هذا الذكاء الاصطناعي (AI) أساليب تعليمية مستوحاة من نماذج لغوية كبيرة. يتعلم TabPFN العلاقات السببية من البيانات الاصطناعية، وبالتالي من المرجح أن يقوم بتنبؤات صحيحة أكثر من الخوارزميات القياسية التي تم استخدامها حتى الآن. ونشرت النتائج في المجلة طبيعة. بالإضافة إلى جامعة فرايبورغ، شارك المركز الطبي الجامعي فرايبورغ، وشاريتيه – جامعة برلين للطب، وشركة فرايبورغ الناشئة بريورلابز، ومعهد إليس توبنغن.
مجموعات البيانات، سواء كانت تتعلق بتأثيرات أدوية معينة أو مسارات الجسيمات في المسرعات في CERN، نادرًا ما تكون كاملة أو خالية من الأخطاء. ولذلك، فإن جزءًا مهمًا من تحليل البيانات العلمية هو التعرف على القيم المتطرفة في حد ذاتها أو التنبؤ بتقديرات ذات معنى للقيم المفقودة. موجود…
