この技術は将来的に幅広い分野で応用される可能性があります。例えば、「低データ」設定下で効率的な医薬品開発や材料科学分野で有望です。また、「一回限り」学習方法から洞察深い成果予測まで幅広く活用される可能性もあるかもしれません。その他では金融業界や製造業でも需要があるかもしれません。「Evolved Model-Agnostic Loss (EvoMAL)」は柔軟かつ堅牢なフレームワークであり,今後,多岐にわたる分野で革新的なソリューション提供者として注目され得ます.
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목차
遺伝プログラミングに基づく損失関数学習のための高速かつ効率的なローカルサーチ
Fast and Efficient Local Search for Genetic Programming Based Loss Function Learning