La surveillance écologique est essentielle pour les efforts de conservation, mais ces données présentent souvent de forts déséquilibres de classe qui compliquent le développement de modèles pour prédire de tels événements. Dans leur dernier rechercherMichael W. Wade et ses collègues proposent deux cadres de modélisation pour prédire le comportement d’agrégation exceptionnellement rare des requins taureaux et à pointes noires le long de la côte du golfe du Texas. Dans de nombreux secteurs, les dirigeants ont commencé à tirer parti de l’immense potentiel de l’apprentissage automatique pour tirer des informations puissantes de vastes pools de données. Les […]