Optimierung von Kreditrisikomodellen: Hybridansatz mit 1D-CNN und XGBoost zur Verbesserung der Leistung und Vorhersagegenauigkeit Die Fortschritte in der Kreditrisikobewertung: Ein hybridisiertes Maschinenlernmodell In der heutigen, datengetriebenen Welt ist die Fähigkeit, Kreditrisiken effektiv zu bewerten, für Finanzinstitute von entscheidender Bedeutung. In ...
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) hat bemerkenswerte Fortschritte gemacht, insbesondere bei Textgenerierungstechniken. Ein wichtiger Ansatz ist die sogenannte Retrieval Augmented Generation (RAG), eine Methode, die die Kohärenz, Sachgenauigkeit und Relevanz des generierten Textes signifikant verbessert, indem sie Informationen aus spezifischen Datenbanken einbezieht. ...
Traditionelle Moleküldarstellungen, die hauptsächlich auf kovalenten Bindungen beruhen, haben wichtige Aspekte wie Delokalisierung und nicht-kovalente Wechselwirkungen vernachlässigt. Vorhandene Machine-Learning-Modelle nutzen informationsarme Darstellungen, was ihre Fähigkeit zur Erfassung molekularer Komplexität einschränkt. Obwohl die computergestützte Chemie robuste quantenmechanische Methoden entwickelt hat, wird ...