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Explore comment l'incertitude affecte les prédictions en apprentissage automatique et les méthodes pour la mesurer.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des effets des traitements sur la santé des patients.

Ce boulot présente une méthode pour analyser les données de séries temporelles et détecter des anomalies dans les processus de traitement de l'eau.

Cette méthode utilise une approche bayésienne pour des prévisions précises de l'activité des utilisateurs dans les tests en ligne.

Cette étude améliore la prise de décision dans des scénarios d'exploration limités en utilisant des informations antérieures.

Procoli simplifie le calcul des vraisemblances de profil en cosmologie.

Présentation de l'apprentissage par transfert non paramétrique pour une meilleure adaptabilité aux changements de données.

Un nouveau cadre bayésien améliore la qualité des images et estime l'incertitude.

Voici BREATH, un nouvel outil pour analyser la transmission des maladies en utilisant des données de séquençage du génome entier.

Une méthode fraîche pour regrouper des données en fonction de la densité et de l’incertitude.

Une nouvelle approche améliore l'analyse de l'impact de la pollution sur la santé.

Les chercheurs utilisent la prédiction conforme pour améliorer la précision de la détection des signaux des ondes gravitationnelles.

Apprends à améliorer l'optimisation en utilisant des modèles plus simples combinés avec des données de haute qualité.

Un aperçu de comment différentes méthodes statistiques affectent l'incertitude en sciences nucléaires.

Une étude sur l'amélioration des performances de l'apprentissage par transfert en utilisant des méthodes bayésiennes.

De nouvelles méthodes améliorent la capture des signaux et l'interprétation des données en radioastronomie.

Les méthodes bayésiennes améliorent la détection du signal de 21 cm provenant de l'hydrogène neutre.

Des méthodes innovantes améliorent la compréhension des émissions radio de l'univers.

Un regard critique sur la fiabilité de la méthode des répliques de Monte Carlo dans l'estimation des paramètres.

Une nouvelle méthode utilise des capteurs basiques pour créer des cartes détaillées pour les véhicules autonomes.

Des recherches montrent que combiner l'épinéphrine et la dexaméthasone pourrait être prometteur pour traiter la bronchiolite.

De nouveaux modèles remettent en question les idées traditionnelles sur la stabilité et la dynamique des écosystèmes.

Cet article examine comment différents secteurs économiques affectent l'inégalité de revenus aux États-Unis.

Présentation d'une méthode bayésienne pour analyser les schémas d'arrêt du tabac semaine par semaine.

Cette étude examine comment les photons ionisants s'échappent des galaxies en formation d'étoiles.

Découvre les bases des filtres de Kalman pour l'estimation d'état dans des systèmes dynamiques.

Enquêter sur comment les prédictions des LLM s'alignent avec les choix humains en utilisant des modèles statistiques.

Cette étude se concentre sur l'affinement de modèles pour simuler la croissance neuronale en utilisant des méthodes bayésiennes.

Une nouvelle méthode aide les agents à apprendre des experts même s'ils manquent d'infos.

De nouvelles techniques améliorent l'analyse des ondes gravitationnelles en utilisant des réseaux de timing de pulsars.

Analyser l'impact des impulsions électromagnétiques en haute altitude sur le réseau électrique.

Une nouvelle approche améliore les stratégies de traitement en prenant en compte les besoins de chaque patient.

Découvrez comment les poids à queue lourde améliorent l'adaptabilité et la performance des réseaux de neurones profonds.

Un guide sur le paquet Inlamemi pour gérer les défis de données.

Une nouvelle méthode pour comparer les mécanismes de confidentialité dans l'apprentissage machine.

Utiliser des méthodes bayésiennes pour améliorer les estimations des effets des traitements en recherche médicale.

Cet article présente ValueWalk, une méthode pour améliorer l'apprentissage des ordinateurs grâce au comportement des experts.

Introduction d'une approche bayésienne pour améliorer la sélection des variables dans les modèles de régression.

Simplifier l'analyse des données spatiales avec des modèles graphiques dirigés pour des résultats oui/non.

Les méthodes bayésiennes améliorent la vitesse et la précision de l'analyse des données pour les grands ensembles de données.