NASDAQ решает задачу низкомерных наблюдений в обучении с усилением, нормализуя пространства наблюдений для балансировки потерь восстановления по измерениям. Фреймворк объединяет обучение оценок с короткосрочным предсказанием оценок и следующего наблюдения, достигая конкурентоспособных или превосходных результатов с меньшим временем обучения по сравнению с существующими методами.