«Машинное обучение автоматизирует работу, которую, по мнению большинства людей, могут выполнять только люди». ~Дэйв Уотерс
Университет штата Иллинойс делает это возможным.
Исследователи из Университета Иллинойса разработали способ объединения машинного обучения и физики для прогнозирования турбулентности в воздухе.
Решить эту проблему ТОЛЬКО с помощью машинного обучения совершенно невозможно. Даже если мы объединим машинное обучение и стандартизированные физические формулы, мы не сможем добиться практических результатов.
«Мы не знаем, как математически записать всю турбулентность полезным способом. Некоторые неизвестные не могут быть представлены на компьютере, поэтому мы использовали модель машинного обучения, чтобы вычислить неизвестные, Джонатан Фройнд, профессор Уиллетт и глава Департамента аэрокосмической техники.
Как известно, изучение жидкостей и турбулентностей считается одним из самых сложных для интерпретации. Использование комбинации машинного обучения и физики упростит нам прогнозирование бедствий и сделает этот мир более безопасным.
Посетите наш веб-сайт www.codetechniq.com для получения более подробной информации. Кроме того, свяжитесь с нами по адресу [email protected].
Основатели Code TECHNIQ пришли к идее запуска альтернативы изучению программирования после того, как нашли ее.
Не найдя ничего подходящего по своим параметрам, они запустили Code TECHNIQ как надежный вариант, который устранил бы разрыв между удобством и доступностью массовых открытых онлайн-курсов (МООК) и сравнительным анализом качества типичного учебного лагеря.
Предоставить учащимся возможность осваивать навыки, соответствующие их личностям и целям, и при этом не влезать в долги.
Code TECHNIQ поддерживает такие инициативы, как No Kid Hungry, 4Ocean, Make a wish и Project Hope. Пожалуйста, посетите их веб-сайты и рассмотрите возможность пожертвования, чтобы помочь сделать наш мир лучше.
