Workflows für Maschinelles Lernen jenseits von linearen Modellen in Regimen mit kleinen Datenmengen

Chem. Sci., 2025, Vorabartikel DOI: 10.1039/D5SC00996K, Randartikel David Dalmau, Matthew S. Sigman, Juan V. Alegre-Requena Diese Arbeit präsentiert automatisierte nichtlineare Workflows für das Studium von Problemen in Regimen mit wenig Daten neben traditionellen linearen Modellen.