1,499 zoekresultaten voor “machine learning” in de Publieke website
-
Massively collaborative machine learning
Promotor: J. N. Kok, Co-promotor: A. J. Knobbe
-
Kunstmatige intelligentie en machine learning
Computers zijn in staat om ongelooflijk nauwkeurige voorspellingen te doen op basis van machine learning. Met andere woorden, deze computers kunnen zonder tussenkomst leren als ze eenmaal door mensen zijn voorgeprogrammeerd. Bij LIACS verkennen en verleggen we de grenzen van wat een revolutionaire nieuwe…
-
Kunstmatige intelligentie en machine learning
Computers zijn in staat om ongelooflijk nauwkeurige voorspellingen te doen op basis van machine learning. Met andere woorden, deze computers kunnen zonder tussenkomst leren als ze eenmaal door mensen zijn voorgeprogrammeerd. Bij LIACS verkennen en verleggen we de grenzen van wat een revolutionaire nieuwe…
-
PhD candidate || Modelling plasma surface interactions with machine learning
Wiskunde en Natuurwetenschappen, Leids Instituut voor Chemisch Onderzoek (LIC)
-
of post-translationally modified peptides in Streptomyces with machine learning
The ongoing increase in antimicrobial resistance combined with the low discovery of novel antibiotics is a serious threat to our health care.
-
Data-Driven Machine Learning and Optimization Pipelines for Real- World Applications
Machine Learning is becoming a more and more substantial technology for industry.
-
EPP meta-measure and rethinking machine learning benchmarks: A recipe for meta-learning success?
Lezing
-
Research scientific programmer, Automated machine learning for spatio-temporal Earth Observation datasets
Wiskunde en Natuurwetenschappen, Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS)
-
Machine learning voorspelt voorkeuren
Cláudio de Sá voorspelt voorkeuren van mensen door gebruik te maken van ranglijsten. Dit doet hij door ‘klassieke’ machine learning-technieken aan te passen. Zijn werk kan onder andere gebruikt worden om de uitslagen van verkiezingen te voorspellen. Promotie op 16 december.
-
PNAS Paperprijs voor quantum machine learning
‘We hopen dat ons artikel de mogelijkheden en voordelen laat zien van het gebruik van kunstmatige intelligentie in de quantumfysica om nieuwe ontdekkingen te doen.’ Vedran Dunjko van het Leiden Institute of Advanced Computer Science droeg bij aan een artikel dat vorig jaar verscheen in PNAS. Het artikel…
-
Optimally weighted ensembles of surrogate models for sequential parameter optimization
It is a common technique in global optimization with expensive black-box functions to learn a surrogate-model of the response function from past evaluations and use it to decide on the location of future evaluations.
-
Frans Rodenburg
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Wouter van Loon
Faculteit der Sociale Wetenschappen
-
Bayesian learning: challenges, limitations and pragmatics
This dissertation is about Bayesian learning from data. How can humans and computers learn from data?
-
Exploring Images With Deep Learning for Classification, Retrieval and Synthesis
In 2018, the number of mobile phone users will reach about 4.9 billion. Assuming an average of 5 photos taken per day using the built-in cameras would result in about 9 trillion photos annually.
-
Alumnus Robert Ietswaart: 'Machine learning leidt tot een revolutie in de medicijnontwikkeling'
Robert Ietswaart doet bij de befaamde Harvard Medical School in Boston onderzoek naar humane genregulatie. Hij ontwikkelde een machine learning-algoritme om beter te kunnen voorspellen of een kandidaatmedicijn bijwerkingen kan gaan vertonen. Ietswaart studeerde wiskunde en natuurkunde in Leiden, en…
-
Exploring big data approaches in the context of early stage clinical
Als gevolg van de grote technologische vooruitgang in de gezondheidszorg worden in toenemende mate gegevens verzameld tijdens de uitvoering van klinische onderzoeken.
-
Tom Kouwenhoven
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Methods and Tools for Mining Multivariate Time Series
Mining time series is a machine learning subfield that focuses on a particular data structure, where variables are measured over (short or long) periods of time.
-
Julia Wasala
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Nurbolat Kenbayev
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Michael Lew
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Robust rules for prediction and description.
In this work, we attempt to answer the question:
-
Assistant Professor Machine Translation
Geesteswetenschappen, Centre for Linguistics
-
Assistant Professor Machine Translation
Geesteswetenschappen, Centre for Linguistics
- Assistant Professor Machine Translation
-
Data-Driven Risk Assessment in Infrastructure Networks
Leiden University and the Ministry of Infrastructure and Water Management are involved in a collaboration in the form of a research project titled 'Data-Driven Risk Assessment in Infrastructure Networks'
-
Vince CROFT
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Chen Li
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Alex Brandsen
Faculteit Archeologie
-
Surendra Balraadjsing
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Kunstgebitten, machines en stof
Over onorthodoxe uitingen van wetenschap.
-
Aske Plaat
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Fons Verbeek
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Matthijs van Leeuwen
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Evert van Nieuwenburg
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Roozbeh Siyadatzadeh
Wiskunde en Natuurwetenschappen
- Assistant Professor Machine Translation 1
-
Dovile Rimkute
Faculteit Governance and Global Affairs
-
Jan van Rijn
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Julian Karch
Faculteit der Sociale Wetenschappen
-
Elise Dusseldorp
Faculteit der Sociale Wetenschappen
-
Daniel Vale
Faculteit Rechtsgeleerdheid
-
Marjolein Fokkema
Faculteit der Sociale Wetenschappen
-
Felix Frohnert
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Deep learning for visual understanding
With the dramatic growth of the image data on the web, there is an increasing demand of the algorithms capable of understanding the visual information automatically.
-
Nuno De Mesquita César de Sá
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Bertram de Boer
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Marco Visser
Wiskunde en Natuurwetenschappen
-
Learning-based Representations of High-dimensional CAE Models for Automotive Design Optimization
In design optimization problems, engineers typically handcraft design representations based on personal expertise, which leaves a fingerprint of the user experience in the optimization data. Thus, learning this notion of experience as transferrable design features has potential to improve the performance…