KI News: Kurz und klar.

Ein neues Verfahren namens Attention-based Feature Online Conformal Prediction (AFOCP) verspricht, die Genauigkeit von Vorhersagen für Zeitreihen erheblich zu verbessern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Online-Conformal-Prediction-Methoden arbeitet AFOCP im Feature‑Raum vortrainierter neuronaler Netze und nutzt dabei die bereits gelernten Repräsentationen, um kompaktere Vorhersageintervalle zu erzeugen.

In diesem praxisorientierten Tutorial wird ein hochmodernes Convolutional Neural Network (CNN) entwickelt, das DNA‑Sequenzen zuverlässig klassifiziert. Der Fokus liegt auf biologisch relevanten Aufgaben wie der Vorhersage von Promotoren, der Erkennung von Splice‑Siten und der Identifikation regulatorischer Elemente.