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Ergebnisse für “Feature Engineering”

MedFeat: KI-gestützte Feature Engineering für klinische Tabellendaten

In der Analyse klinischer Tabellendaten übertreffen klassische Modelle mit gezielter Feature Engineering häufig neuronale Netzwerke. Durch…

arXiv – cs.LG 04.03.2026 05:00

Maschinelles Lernen vorhersagt Tennis-Serve-Richtungen mit 49 % Genauigkeit

In einem neuen arXiv-Preprint wird gezeigt, dass maschinelles Lernen die Richtungen von Eröffnungs-Serves im Profi-Tennis mit einer Genauig…

arXiv – cs.LG 27.02.2026 05:00

Kausale Feature‑Engineering mit Multi‑Agent Reinforcement Learning

In einer bahnbrechenden Veröffentlichung stellen Forscher das neue CAFE‑Framework vor, das automatisiertes Feature‑Engineering (AFE) durch…

arXiv – cs.AI 19.02.2026 05:00

LLM-Feature Engineering: Mensch-LLM-Kollaboration verbessert Tabellendaten

In der Welt der tabellarischen Datenanalyse setzen immer mehr Forscher auf große Sprachmodelle (LLMs), um Feature‑Engineering zu automatisi…

arXiv – cs.LG 30.01.2026 05:00

<p>Der VN2 Inventory Planning Challenge hat die Art und Weise, wie Einzelhandelsketten ihre Lagerbestände planen, neu definiert. In diesem Wettbewerb geht es um wöchentliche Entscheidungen mit einer zweiwöchigen Lieferzeit, wobei die Gesamtkosten aus Fehlbeständen und Lagerhaltungskosten bestehen.</p> <p>Die Siegerlösung kombiniert ein globales, mehrhorizontales Prognosemodell mit einer kostenbewussten Bestellpolitik in einem zweistufigen Predict‑then‑Optimize-Ansatz. Durch die Nutzung aller verfügbaren Zei

arXiv – cs.LG 28.01.2026 05:00

KI-Planer beschleunigen Feature Engineering: 3 Wochen auf einen Tag reduziert

Mit dem Aufkommen leistungsstarker Code‑Generierungsmodelle eröffnet sich ein neues Zeitalter der automatisierten Feature Engineering. Trot…

arXiv – cs.AI 19.01.2026 05:00

FEAML: Automatisierte Feature‑Engineering‑Methode verbessert Multi‑Label‑Klassifikation

Ein neues Verfahren namens Feature Engineering Automation for Multi‑Label Learning (FEAML) nutzt die Code‑Generierungsfähigkeiten großer Sp…

arXiv – cs.LG 18.12.2025 05:00

ML steigert Vorhersage der Dimensionalität bei hybriden Metallhalogeniden

Ein neues maschinelles Lernframework verspricht, die Vorhersage der strukturellen Dimensionalität von hybriden Metallhalogeniden (HMHs) deu…

arXiv – cs.LG 08.12.2025 05:00

Feature Engineering schlägt Deep Learning bei automatischer Münzbewertung

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository stellt die weit verbreitete Annahme in Frage, dass Deep‑Learning-Modelle immer die besseren Ergeb…

arXiv – cs.LG 05.12.2025 05:00

<p>LLMs verbessern Tabellendaten-Feature-Engineering: Robustheits-Framework enthüllt</p> <p>Neuste Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLMs) zeigen großes Potenzial für die Feature‑Engineering‑Phase bei tabellarischen Daten. Gleichzeitig bleibt die Zuverlässigkeit ein Thema, weil die von LLMs erzeugten Ergebnisse stark variieren können. Um diesem Problem zu begegnen, präsentiert die aktuelle Studie ein mehrstufiges Diagnose‑ und Evaluationsframework, das die Robustheit von LLMs in der Feature‑Engineerin

arXiv – cs.LG 01.10.2025 05:00