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Improving Machine Learning Methods for Small Human Oriented Data Sets

Improving Machine Learning Methods for Small Human Oriented Data Sets
改进面向小型人类数据集的机器学习方法
批准号：
534856-2019
负责人：
Neiser, Jennafer
金额：
$1.53万
依托单位：
University of Saskatchewan
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Postgraduate Scholarships - Doctoral
财政年份：
2021
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2021-01-01 至 2022-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=720294
关键词：
ImprovingMachineLearningMethodsSmall

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
机器学习，深度学习，人工神经网络，数据分类，数据质量，计算机辅助测试，集成机器学习，人类数据
英文摘要
Machine Learning, Deep Learning, artificial neural network, Data Classification, Data Quality, Computer Aided Testing, Ensemble Machine Learning, Human Data
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会议论文
Improving Machine Learning Methods for Small Human Oriented Data Sets
  • 批准号：
    534856-2019
  • 项目类别：
    Postgraduate Scholarships - Doctoral
  • 资助金额：
    $1.53万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Neiser, Jennafer
  • 依托单位：
    University of Saskatchewan
Improving Machine Learning Methods for Small Human Oriented Data Sets
  • 批准号：
    534856-2019
  • 项目类别：
    Postgraduate Scholarships - Doctoral
  • 资助金额：
    $1.53万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    Neiser, Jennafer
  • 依托单位：
    University of Saskatchewan
国内基金
海外基金
Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
  • 批准号：
  • 项目类别：
    省市级项目
  • 资助金额：
    10.0万元
  • 批准年份：
    2022
  • 负责人：
    Nicola Rosario Napolitano
  • 依托单位：
    中山大学