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Cet article évalue l'impact du nouveau modèle d'adoption de réseau variable (VNAM) sur la précision des tâches d'analyse prédictive des données. VNAM est basé sur une architecture dynamique qui peut s'adapter aux caractéristiques sous-jacentes des données et peut être appliquée à des tâches d'apprentissage supervisé.
 L'article traite du modèle d'adoption de réseau variable (VNAM), une architecture dynamique conçue pour augmenter la précision des tâches d'analyse prédictive des données. VNAM est capable de s'adapter aux caractéristiques des données et peut être appliqué à des tâches d'apprentissage supervisé. L'article a mené une évaluation de l'impact du VNAM sur la précision des tâches d'analyse prédictive des données et les résultats ont montré que le VNAM était efficace pour augmenter la précision.