Estadística - Aprendizaje automático

Nuevas estrategias en Aprendizaje Federado mejoran la privacidad y la eficiencia en el aprendizaje automático.

Una mirada a cómo el análisis a nivel de grupo mejora la comprensión de las decisiones de aprendizaje automático.

Este artículo revisa la efectividad de cuatro métodos de descubrimiento causal en datos complejos.

Nuevos métodos combinan datos estructurados y no estructurados para hacer mejores predicciones.

Explora cómo el aprendizaje por refuerzo offline mejora la toma de decisiones a través del análisis de experiencias pasadas.

Explorando el impacto de las representaciones latentes en el rendimiento del aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque mejora los modelos generativos para obtener salidas de mejor calidad en diferentes áreas.

Este estudio investiga los ataques adversariales en el aprendizaje profundo, centrándose en el rendimiento de las CNN.

Nuevos métodos mejoran la claridad de las predicciones de aprendizaje automático.

Un estudio que compara métodos de imputación para manejar datos faltantes en estructuras jerárquicas.

Una inmersión profunda en los aspectos clave y desafíos del aprendizaje federado descentralizado.

El estudio resalta problemas que afectan la equidad en las explicaciones de IA entre diferentes grupos.

Una mirada a cómo evaluamos la calidad de las previsiones.

Presentando CAP para mejorar la equidad y eficiencia en los modelos de aprendizaje automático.

Investigadores mejoran la selección de anticuerpos al predecir la "humanidad" a través del análisis de datos de patentes.

Nuevas técnicas mejoran la inferencia bayesiana en sistemas complejos y de alta dimensionalidad.

Explorando cómo el entrenamiento adversarial mejora la robustez del modelo a través de la purificación de características.

Aprende cómo P3LS permite el intercambio seguro de datos en la manufactura.

Un nuevo método mejora la comparación de modelos climáticos con observaciones del mundo real.

Un método para realizar pruebas bayesianas mientras se protege la privacidad individual.

Un enfoque novedoso mejora la precisión en la estimación de los efectos del tratamiento continuo en varios campos.

Combinando estadísticas bayesianas y teoría de decisiones para mejorar la toma de decisiones con datos inciertos.

Este estudio explora redes neuronales para la estimación de funciones de puntuación en modelos de difusión.

Examinando cómo diferentes tratamientos afectan los resultados de pacientes en el cuidado de la salud.

Técnicas avanzadas mejoran la forma en que los científicos estudian los comportamientos moleculares en biología y química.

Una mirada a la validación cruzada K-fold y su efectividad en la selección de modelos.

Los investigadores usan aprendizaje automático para mejorar la preparación de estados de spin cuántico comprimidos.

Entendiendo ataques de ejemplos inaprendibles a través de la teoría de juegos para una mejor protección de datos.

Este artículo analiza las ventajas de la atención multi-cabeza sobre la atención de cabeza única en tareas de aprendizaje automático.

Este artículo explora nuevos métodos en el modelado de curvas de rendimiento usando técnicas de aprendizaje profundo.

Nuevos métodos mejoran la estimación en modelos científicos complejos.

El análisis de supervivencia ayuda a predecir cuándo ocurren eventos en varios campos.

Los investigadores combinan fuentes de datos para mejorar las predicciones de propiedades moleculares de manera eficiente.

La exploración es esencial para que los agentes aprendan y mejoren la toma de decisiones.

Un método para mejorar la clasificación de datos usando técnicas de regularización.

BICauseTree ofrece métodos transparentes para estimar efectos causales en varios campos.

Un nuevo método mejora el modelado multidimensional sin costos computacionales altos.

La teoría del aprendizaje credal ofrece nuevas ideas para adaptar modelos de aprendizaje automático a datos en constante cambio.

Este artículo habla sobre cómo usar datos sin etiquetar para mejorar los modelos de aprendizaje automático.

Una mirada a cómo las leyes de escalado moldean la eficiencia y precisión de las redes neuronales.