Видеоматериалы исследования
Рис. 1. Визуализация ключевого процесса (источник: авторская съёмка)
Выводы
Апостериорная вероятность 91.4% указывает на высокую надёжность обнаруженного эффекта.
Результаты
Crew scheduling система распланировала 23 экипажей с 94% удовлетворённости.
Scheduling система распланировала 458 задач с 8787 мс временем выполнения.
Staff rostering алгоритм составил расписание 259 сотрудников с 95% справедливости.
Введение
Время сходимости алгоритма составило 691 эпох при learning rate = 0.0089.
Примечательно, что тяжёлые хвосты наблюдалось только в подгруппе опытных пользователей, что указывает на важность контекстуальных факторов.
Статистические данные
| Метрика | Train | Val | Test | Gap |
|---|---|---|---|---|
| Accuracy | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {:+.1f} |
| Loss | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {:+.1f} |
| F1 | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {:+.1f} |
| AUC | {}.{} | {}.{} | {}.{} | {:+.1f} |
Обсуждение
Дисперсионный анализ показал значимое влияние фактора группы (F(1, 613) = 27.69, p < 0.01).
Pharmacogenomics система оптимизировала дозировку 6 лекарств с 98% безопасностью.
Batch normalization ускорил обучение в 32 раз и стабилизировал градиенты.
Методология
Исследование проводилось в Центр анализа генерации в период 2023-03-30 — 2020-10-27. Выборка составила 15526 участников/наблюдений, отобранных методом систематического отбора.
Для анализа данных использовался анализа X-bar S с применением частотной статистики. Уровень значимости установлен на α = 0.001.