Estadística - Aprendizaje automático

Este estudio se centra en nuevos métodos para entender las relaciones causales.

Explora cómo el tamaño de la muestra impacta las explicaciones de IA y la transparencia en la toma de decisiones.

ZIPTF y C-ZIPTF mejoran la comprensión de datos complejos gracias a técnicas de análisis mejoradas.

Usando modelos generativos basados en puntajes para mejorar las técnicas de restauración de imágenes.

Un método para estimar cómo se relacionan y adaptan las medidas de probabilidad usando regularización.

Un nuevo enfoque para la optimización usando geometría riemanniana para obtener mejores resultados.

Un nuevo método mejora las estimaciones en el aprendizaje de cuantificación, superando a las técnicas tradicionales.

Una mirada más cercana a la regresión softmax-ReLU y su impacto en los modelos de lenguaje.

Explora cómo la cantidad de datos afecta el rendimiento de los algoritmos de vecinos más cercanos.

Modelos eficientes que usan menos parámetros para mejorar el rendimiento en el aprendizaje profundo.

Nuevos métodos mejoran el muestreo condicional para manejar mejor los datos faltantes.

Un estudio sobre la efectividad de los métodos de prueba de probabilidad mixta sin necesidad de modelo.

Un algoritmo de dos fases mejora la modelización de nodos centrales en conjuntos de datos complejos.

Un enfoque nuevo para manejar la interferencia de red en pruebas A/B para obtener mejores resultados.

Este trabajo presenta un nuevo método para resolver PDEs complejas usando redes neuronales.

Este proyecto mejora el reconocimiento de lemas en latín medieval a partir de tarjetas de registro escritas a mano.

La investigación mejora la precisión en la predicción de convulsiones a través del análisis de EEG y la selección de características.

Un generador de novelas mejora la creación de imágenes en varias categorías utilizando métodos de transporte óptimo.

Este estudio analiza cómo los usuarios responden a las interacciones en las redes sociales en línea.

Este método mejora la eficiencia y precisión de la clasificación de datos en comparación con las técnicas tradicionales.

Un nuevo algoritmo mejora la toma de decisiones en entornos inciertos a través de un muestreo efectivo.

Usando tecnología para descubrir preocupaciones de los consumidores que se pasaron por alto en los datos de quejas.

Examinando cómo las mediciones cuánticas moldean nuestras estrategias de aprendizaje.

Nuevos conjuntos de datos creados para analizar los precios del petróleo crudo y sus factores influyentes.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de la toma de decisiones en redes neuronales profundas.

Un método para equilibrar recompensas y recursos usando bandidos contextuales agrupados.

Nuevos métodos mejoran la forma en que evaluamos la incertidumbre de las predicciones en los modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la velocidad de entrenamiento para ODEs neuronales usando cuadratura gaussiana.

Analizando datos de satélites para mejorar la monitoreo y las estrategias de gestión de incendios forestales.

Explorando el auge de los modelos de lenguaje descentralizados y sus beneficios sobre los sistemas centralizados.

Un método para incorporar de manera efectiva el conocimiento experto en modelos bayesianos.

Un estudio sobre cómo la arquitectura afecta la calibración de modelos en redes neuronales.

Explorando métodos para predecir la inflación usando datos detallados y técnicas modernas.

Una mirada a cómo el algoritmo EM mejora el aprendizaje a partir de datos agrupados.

Usando datos y aprendizaje automático para predecir cambios estructurales en biología e ingeniería.

Este estudio evalúa GNNs avanzadas para generar grafos moleculares de manera más efectiva.

Las técnicas cuánticas están transformando los modelos generativos para la generación de datos.

Un nuevo enfoque ayuda a los sistemas de DRL a adaptarse rápido a entornos cambiantes.

Aprende cómo el coeficiente de aprendizaje cuantifica la degeneración en redes neuronales profundas.

Nuevo método mejora la velocidad y claridad de las predicciones de aprendizaje automático.