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機器學習模型能以有限的訓練資料產生可靠結果
機器學習模型即使只有有限的訓練資料也能產生可靠結果引言近期，劍橋大學和康奈爾大學的研究人員發現了一種能夠在現實世界的複雜方程中理解的機器學習模型的可靠性建立方法，且需要的訓練資料遠遠少於通常所期望的量。這項研究成果刊登在《美國國家科學院院刊》上，對於工程學和氣候模擬等應用領域，構建更具時間和成本效益
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