Výsledky vyhledávání
- 1.0541777 - ÚI 2022 RIV SG eng J - Článek v odborném periodiku
Kalina, Jan - Neoral, Aleš - Vidnerová, Petra
Effective Automatic Method Selection for Nonlinear Regression Modeling.
International Journal of Neural Systems. Roč. 31, č. 10 (2021), č. článku 2150020. ISSN 0129-0657. E-ISSN 1793-6462
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA19-05704S; GA ČR(CZ) GA18-23827S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: metalearning * nonlinear regression * robust statistical estimation * feature selection * AutoML
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Impakt faktor: 6.325, rok: 2021
Způsob publikování: Omezený přístup
http://dx.doi.org/10.1142/S0129065721500209
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0319314Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0541777-afin.pdf 6 2.8 MB Vydavatelský postprint vyžádat - 2.0537567 - ÚI 2021 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Suchopárová, Gabriela - Neruda, Roman
Genens: An AutoML System for Ensemble Optimization Based on Developmental Genetic Programming.
2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). New York: IEEE, 2020, s. 631-638. ISBN 978-1-7281-2547-3.
[IEEE SSCI 2020: IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. Canberra / Online (AU), 01.12.2020-04.12.2020]
Grant CEP: GA ČR(CZ) GA18-23827S
Institucionální podpora: RVO:67985807
Klíčová slova: Machine learning * AutoML * Genetic programming * Developmental methods * Pipelines * Vegetation * Optimization * Task analysis * Machine learning algorithms * Computational modeling * Benchmark testing
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0315396