Un modèle de prévision de prix de l'électricité amélioré et explicable via une approche de compensation des erreurs basée sur SHAP

Ingénierie, Génie énergétique, Sciences de l'information, Électronique et informatique, Intelligence artificielle,
prévision des prix de l'électricité   intelligence artificielle explicable   méthode SHAP   compensation des erreurs   réseaux neuronaux   marchés de l'électricité   volatilité des prix  

Étude sur l’amélioration et l’explicabilité d’un modèle de prévision des prix de l’électricité basé sur SHAP Contexte et motivation de la recherche Les modèles de prévision des prix de l’électricité dans les marchés électriques sont devenus des sujets de recherche majeurs ces dernières années, notamment en raison de l’impact financier des fluctuati...

Renforcer le pronostic des gliomes avec l'apprentissage automatique transparent et des informations interprétatives en utilisant l'IA explicable

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Médecine fondamentale, Neurologie, Oncologie,
gliome   composition moléculaire   intelligence artificielle explicable   SHAP   LIME   Qlattice   ELI5   apprentissage automatique  

Utilisation de l’apprentissage automatique transparent et des perspectives explicatives pour autonomiser l’intelligence artificielle explicable dans le pronostic des gliomes Contexte académique Cette étude vise à développer une technique fiable pour détecter si des patients souffrent d’un type spécifique de tumeur cérébrale — gliome — en utilisant ...