Estadística - Aprendizaje automático

Los métodos de abstracción de estados mejoran la fiabilidad de la evaluación fuera de política en entornos complejos.

Este artículo discute un nuevo método para calibrar modelos basados en agentes utilizando bosques aleatorios.

Nuevas técnicas en muestreo mejoran la eficiencia en el análisis estadístico.

Explorando cómo los datos ruidosos afectan el rendimiento del modelo en datos no vistos.

Aprende cómo los modelos de orden reducido ayudan a analizar sistemas complejos usando la entropía de causalidad.

Este método mejora la creación de prompts para modelos de lenguaje grandes, aumentando el rendimiento general.

Los científicos usan el aprendizaje automático para mejorar las predicciones en combinaciones de medicamentos contra el cáncer.

AnInfoNCE mejora el aprendizaje contrastivo al abordar los desafíos en la augmentación de datos.

Un estudio sobre el equilibrio entre el aprendizaje por transferencia y la privacidad individual en el uso de datos.

Métodos innovadores para analizar valores extremos en datos meteorológicos y ambientales.

Una nueva técnica que utiliza electrostática para una mejor muestreo y estimación de datos.

BART es una herramienta poderosa para predecir resultados en diversos campos.

KSGAN mejora los modelos generativos con una medida de distancia única para una mejor generación de muestras.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones en la optimización teniendo en cuenta los costos.

Combinar la IA y el conocimiento médico mejora las estrategias de tratamiento en medicina de precisión.

Este estudio demuestra la convergencia global para Gradient EM en Modelos de Mezcla Gaussiana sobre-parametrizados.

WLDA mejora la clasificación de IA manejando datos faltantes de manera efectiva.

SON-NMF ofrece una nueva forma de estimar rangos en la factorización de matrices.

Un nuevo método para una inferencia bayesiana más eficiente a través de la inferencia variacional de partículas.

Presentamos un método para simplificar las relaciones entre variables en modelos gráficos a través de la agrupación.

Un nuevo método para ajustar hiperparámetros usando ideas bayesianas.

Las técnicas de modelado eficientes mejoran los procesos de diseño en ingeniería y reducen costos.

Esta investigación mejora los Procesos Gaussianos usando características de Fourier adaptativas para hacer mejores predicciones.

Aprende sobre estructuras causales y el impacto de variables que no se pueden medir.

Examinando cómo las redes de creencias profundas pueden aprender de datos y crear representaciones complejas.

Técnicas para manejar hiperparámetros y pesos del modelo para mejorar el rendimiento.

Nuevas funciones de pérdida buscan mejorar la estimación de la relación de densidad en el aprendizaje automático.

Evaluando modelos de aprendizaje automático para asegurar la equidad entre diferentes poblaciones.

NCP simplifica el aprendizaje de probabilidades condicionales para tomar mejores decisiones en diferentes áreas.

Un nuevo método mejora las redes neuronales para el análisis de datos agrupados.

Este artículo revisa las capacidades y límites de los transformadores de difusión latente.

Aprende estrategias para mejorar las prácticas de A/B testing y tomar mejores decisiones comerciales.

Un nuevo marco aborda la incertidumbre y las reglas en las predicciones a través de BENN.

Una mirada a la estimación del rango de salida usando Recocido Simulado en redes neuronales.

Usando marcas de relevancia generadas por IA para evaluar de manera eficiente los sistemas de recuperación de información.

Los robots biónicos usan modelos de aprendizaje para moverse mejor y adaptarse.

Descubre cómo el boosting está evolucionando para mejorar el rendimiento del modelo.

MALT mejora la eficiencia y el éxito de los ataques adversariales en modelos de clasificación de imágenes.

Un nuevo método mejora la precisión de las predicciones de precipitación para tomar mejores decisiones.

Explorando los problemas de la incertidumbre epistémica en los métodos de aprendizaje profundo bayesiano.