Estadística - Aprendizaje automático

Una nueva herramienta ayuda a los vendedores a concentrarse en cuentas de alto potencial.

Un estudio sobre la confiabilidad de los métodos basados en eliminación en el aprendizaje automático.

Estrategias para una gestión efectiva del presupuesto en publicidad en línea.

Un nuevo método mejora el análisis de las relaciones entre variables en Modelos Gráficos Gaussianos.

Un marco para mejorar el aprendizaje en línea minimizando el arrepentimiento de decisiones.

Un nuevo enfoque mejora la estimación de la distribución de pesos en redes neuronales bayesianas.

Aprende cómo la regularización moldea las predicciones en el aprendizaje automático a través de la Minimización del Riesgo Empírico.

Explorando cómo la matriz Hessiana impacta en los límites de decisión y la generalización de las redes neuronales.

Una nueva política mejora las estrategias para tomar decisiones efectivas dentro de un presupuesto.

Nuevo algoritmo asegura la seguridad en el aprendizaje por refuerzo bajo restricciones.

Un estudio introduce ruido en el entrenamiento para comprimir redes neuronales mientras se mantiene el rendimiento.

Omega mejora las estrategias en juegos estocásticos al usar datos pasados de manera efectiva.

Explorando el papel de los métodos de núcleo en la mejora de los métodos de aprendizaje por refuerzo.

ALFFI ofrece una nueva forma de simplificar el análisis de datos complejos en diferentes campos científicos.

La investigación mejora los SVAEs para una mejor gestión e interpretabilidad de datos.

Una mirada profunda sobre la pérdida contrastiva supervisada y su impacto en las redes neuronales profundas.

Presentamos IMAVAE, un marco para entender mejor los efectos del tratamiento a través de mediadores complejos.

Un nuevo método para encontrar influencias ocultas en relaciones de datos complejas.

Conoce un nuevo algoritmo que mejora la seguridad y eficiencia en la toma de decisiones.

Aprende cómo las técnicas DP-OPH protegen los datos de los usuarios en análisis.

Métodos innovadores mejoran la eficiencia de la segmentación de anuncios usando datos escasos y algoritmos avanzados.

Este artículo explora la Optimización de Estabilidad de Ruido para mejorar la generalización de redes neuronales.

Un estudio sobre el análisis de grafos de Kronecker para mejorar los métodos de estimación de parámetros.

MMD-FUSE mejora las pruebas de dos muestras a través de una mejor selección de núcleos y métodos adaptativos.

Un nuevo enfoque simplifica el agrupamiento en grandes gráficos.

Un enfoque novedoso para analizar datos no gaussianos usando RFLVM.

Una mirada a cómo las computadoras están cambiando la composición musical.

Explorando métodos para identificar cambios en series de tiempo en diferentes campos.

Las mejoras en los modelos de difusión aumentan la velocidad y precisión en la creación de datos.

Un método para drones que mejora la eficiencia de comunicación y reduce la interferencia.

Un método para identificar cambios en datos de series temporales en diferentes campos.

Usando aprendizaje automático para clasificar estados cuánticos entrelazados y separables de manera eficiente.

Detecta anomalías de manera eficiente sin datos etiquetados usando aprendizaje de variedad no lineal.

Estrategias para mejorar eficazmente el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.

Explorando las complejidades de la predicción estructurada en aplicaciones de aprendizaje automático.

Técnicas para mejorar el reconocimiento de voz en medio de ruido de fondo.

Abordando la equidad en los modelos de aprendizaje automático en múltiples tareas.

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Este estudio investiga el papel de las representaciones del estado en el aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo método para un análisis de datos efectivo usando datos etiquetados y no etiquetados.