Estadística - Aprendizaje automático

Una mirada a la toma de decisiones en entornos dinámicos usando estrategias de bandido inquieto.

Este artículo habla sobre cómo combinar métodos mejora la efectividad del aprendizaje de los operadores.

Analizando los efectos del tratamiento de un programa de alfabetización con nuevos métodos y datos.

Un nuevo enfoque mejora la velocidad y eficiencia del entrenamiento de redes neuronales usando nowcasting.

Aprende cómo los datos moldean el rendimiento de los algoritmos mediante ajustes y adaptación en tiempo real.

El aprendizaje automático mejora la producción y precisión de las estadísticas oficiales.

Un nuevo método mejora el aprendizaje al integrar el conocimiento de expertos para hacer estimaciones más precisas.

Combinando aprendizaje profundo con inferencia bayesiana para una estimación posterior eficiente.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en el muestreo de distribuciones log-concavas dentro de poliedros.

Un nuevo método mejora la cuantificación de la incertidumbre para las predicciones de datos de grafos.

Un estudio sobre el uso de métodos de calibración para mejorar la inferencia causal en el aprendizaje automático.

Una mirada a la dimensión efectiva y su impacto en el entrenamiento de modelos.

Este documento habla sobre la equidad al elegir candidatos para instituciones en medio de evaluaciones sesgadas.

Nuevos modelos mejoran la comprensión de las relaciones evolutivas entre las especies.

Esta investigación explora el aprendizaje eficiente de Campos Aleatorios de Markov usando muestras dinámicas.

Las redes neuronales bayesianas mejoran las predicciones al tener en cuenta la incertidumbre y al integrar conocimientos previos.

Este estudio examina cómo rasgos comerciales específicos pronostican los precios de mercado futuros.

Este artículo habla de cómo el muestreo de Thompson con ventana deslizante aborda la toma de decisiones en entornos cambiantes.

Presentando una forma eficiente de estimar la varianza en sistemas en constante cambio.

Este método ayuda a los investigadores a encontrar diseños eficientes en espacios de problemas complejos.

Un nuevo método mejora la estimación de afinidad de tareas para el aprendizaje multitarea.

Este enfoque simplifica la elección de conjuntos de datos de preentrenamiento efectivos para modelos de lenguaje.

Este estudio muestra cómo los tiempos de respuesta pueden mejorar la comprensión de las preferencias de los usuarios.

Examinando los problemas de precisión en los modelos de lenguaje grandes y sus efectos en la sociedad.

Esta investigación evalúa un nuevo modelo para estimar los efectos del tratamiento en individuos.

Mejorando la precisión del modelo de Naive Bayes usando proyecciones de datos óptimas.

Examinando estrategias para mejorar el aprendizaje de características en conjuntos de datos desbalanceados.

Explorando la efectividad y las dudas sobre las redes neuronales recurrentes en el procesamiento de datos secuenciales.

Un nuevo algoritmo mejora la eficiencia en el diseño experimental bayesiano.

Este estudio examina cómo el aprendizaje automático puede mejorar las pronósticos de lluvia en África Oriental.

Un estudio sobre técnicas avanzadas para mejorar el análisis de incertidumbre en la exploración sísmica.

Explora cómo las redes particionadas nos ayudan a entender varias relaciones complejas.

Este trabajo presenta métodos para analizar funciones causales en datos complejos agrupados.

Explora las preocupaciones de privacidad que rodean los ataques de inferencia de membresía en el aprendizaje automático.

Una mirada a los métodos para identificar nuevas partículas potenciales en la física de partículas.

Combinar datos de series temporales y de perturbación mejora la comprensión de las redes celulares.

Un nuevo modelo mejora la estimación del efecto del tratamiento en escenarios complejos.

Combinando modelos de física y aprendizaje profundo para mejorar predicciones y manejar la incertidumbre.

Aprende lo básico sobre redes neuronales y sus aplicaciones en diferentes campos.

Examinando nuevos métodos y factores que afectan los patrones del comercio global.