Building mechanistically sound machine learning models for environmental applications

Beschreibung

Seminar an der ETH Zurich zur Entwicklung mechanistisch fundierter Machine-Learning-Modelle für Umweltanwendungen, das datengetriebene Methoden mit physikalischem Wissen verbindet, um robustere Vorhersagen und ein besseres wissenschaftliches Verständnis zu ermöglichen.