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Un framework ML basé sur le Jacobien permet de retrouver les réseaux d'influence cachés derrière des cascades, sans supposer de modèle de diffusion.
Un papier ArXiv propose un cadre théorique unifiant les arbres de décision et les modèles de diffusion, deux familles algorithmiques jusqu'ici disjointes.
Un agent autonome optimise uniquement la partie données d'un pipeline ML fixe, via recherche arborescente, mémoire cumulative et pool de données partagé.