Estadística - Aprendizaje automático

Presentando un método más rápido para entrenar redes neuronales con menos datos.

Una mirada a procesos aleatorios y su supremo esperado.

Explorando el potencial de los modelos generativos cuánticos en varios campos.

Este artículo explica cómo los IRD aclaran las predicciones de modelos complejos de aprendizaje automático.

Un estudio sobre cómo los riesgos climáticos afectan el bienestar financiero de los agricultores.

TSVQR ofrece un enfoque nuevo para analizar datos complejos de manera efectiva.

CUQB mejora la optimización en modelos híbridos con componentes conocidos y desconocidos.

Nuevo método mejora la seguridad del modelo de árbol de decisiones y la verificación contra ataques de evasión.

Nuevos métodos mejoran la afinación de hiperparámetros en el aprendizaje automático.

Un nuevo método para analizar datos financieros complejos con valores faltantes.

Presentamos un nuevo modelo para hacer agrupamiento de grafos de manera eficiente usando principios geométricos.

Este estudio examina técnicas de suavizado aleatorio para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo método optimiza las predicciones de la propagación de enfermedades para respuestas efectivas en salud pública.

Te presento BDEC, un método de muestreo diseñado para distribuciones de probabilidad complejas.

Un nuevo método variacional mejora la restauración de imágenes a partir del ruido.

Nuevo marco mejora los métodos de clustering para hacer mejores predicciones en análisis de datos.

Un nuevo enfoque para estimar los parámetros de la distribución de valores extremos usando técnicas de aprendizaje profundo.

Un nuevo método reduce errores en la poda de árboles bajo distribuciones de datos mixtas.

Este artículo explora las distribuciones de probabilidad interventionales y su papel en la causalidad.

Descubre cómo la tecnología está cambiando la eficiencia y precisión de las auditorías.

El Aprendizaje Federado mejora el entrenamiento de modelos manteniendo los datos de los usuarios en privado.

Este artículo habla de un nuevo algoritmo para la cooperación efectiva entre múltiples agentes.

Este artículo explora aplicaciones de redes neuronales en variedades de matrices complejas usando espacios de girovector.

Este estudio evalúa cómo corrupciones aleatorias mejoran el rendimiento de los modelos de clasificación de imágenes.

Este artículo habla sobre cómo mejorar las predicciones adaptando datos de diferentes dominios.

Aprende a manejar el sobreajuste para mejorar el rendimiento del modelo.

La investigación revela desafíos en el aprendizaje de distribuciones de circuitos cuánticos aleatorios de albañilería.

Un nuevo método mejora la equidad del modelo entre diferentes grupos de usuarios en el aprendizaje automático.

Descubre cómo las DNNs mejoran las predicciones para datos débilmente dependientes.

Un nuevo método aborda de manera efectiva los desafíos en la regresión lineal de alta dimensionalidad.

Examinando métodos para manejar datos faltantes y su impacto en las visualizaciones de correlación.

Aprende cómo NUBO ayuda a los investigadores a optimizar evaluaciones costosas usando técnicas bayesianas.

Un nuevo marco mejora la precisión y la coherencia en la previsión jerárquica usando redes neuronales.

Aprende a identificar relaciones entre variables y cómo afectan las predicciones.

Un enfoque nuevo para mejorar las estrategias de toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo enfoque mejora la estimación del efecto del tratamiento en varios campos usando aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora el análisis de supervivencia al abordar riesgos competitivos de manera efectiva.

Explorando ecuaciones diferenciales ordinarias neuronales y su potencial en el aprendizaje profundo.

Las redes residuales mejoran el deep learning al abordar los desafíos de la mayor profundidad.

Explora el papel crítico de las tasas de aprendizaje en el entrenamiento de redes neuronales.