Statistiques - Apprentissage automatique

Un guide pour prendre des décisions en cas d'incertitude avec des techniques de bandit à plusieurs bras.

Un nouveau cadre renforce la confiance dans les prédictions grâce à l'apprentissage et au raisonnement.

Cette étude examine comment les connaissances préalables améliorent la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.

Apprends comment les prévisions sélectives améliorent la précision des prévisions et la prise de décision dans divers domaines.

Voici FedFisher, un algorithme innovant pour un apprentissage fédéré efficace.

La recherche vise à estimer des graphons tout en garantissant la confidentialité des données.

Explorer comment les réseaux de neurones peuvent approximer des fonctionnels dans l'analyse de données.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prédictions des réseaux de neurones dans les tâches de régression.

L'apprentissage par transfert utilise des connaissances d'un domaine pour améliorer des tâches dans un autre.

CASGNN améliore l'imputation des données manquantes en se concentrant sur les relations causales.

Combiner la détection OOD et la prédiction conforme améliore la fiabilité du modèle.

Une étude souligne la dépendance de CLIP à des caractéristiques trompeuses dans la reconnaissance d'images.

Cet article met en avant de nouvelles méthodes pour calculer des dérivées dans des fonctions non lisses qui sont pertinentes pour l'apprentissage automatique.

Le modèle des Mallows groupés améliore notre façon d'analyser les préférences dans les classements.

Un aperçu clair de comment les arbres fonctionnels aident dans l'analyse de données.

Une étude sur les bandits de duel non stationnaires et leurs dynamiques d'apprentissage.

Apprends comment les distances statistiques évaluent les performances des modèles génératifs dans différents domaines.

NCL améliore l'interprétabilité et la performance dans les tâches d'apprentissage automatique.

Explorer l'équilibre entre les données réelles et générées pour améliorer les performances du machine learning.

Cette étude explore des méthodes d'apprentissage automatique pour classifier différents types de réseaux.

Cet article examine comment les étapes de prétraitement peuvent influencer les garanties de confidentialité des données.

Cet article parle d'améliorer les processus gaussiens additifs avec une nouvelle approche appelée Kernel Multigrid.

Un aperçu de l'inférence variationnelle et son impact sur l'approximation de données complexes.

CLAIME intègre des données EHR structurées et non structurées pour de meilleures infos sur la santé.

G-VGPMIL améliore l'apprentissage par instances multiples pour une analyse efficace des images médicales.

OTSeg améliore la segmentation sémantique en utilisant plusieurs invites textuelles pour plus de précision.

Une nouvelle classe de PMD améliore l'apprentissage par renforcement grâce à la prise de décision multi-étapes.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation en statistiques grâce à des techniques robustes.

Un aperçu de comment différentes réseaux de neurones apprennent des images.

Cet article parle de l'intégration de l'apprentissage profond bayésien dans les approches d'apprentissage fédéré.

HistNetQ propose une nouvelle façon de quantifier les données en utilisant le deep learning.

Cet article présente une nouvelle stratégie pour améliorer les tâches de régression grâce à l'apprentissage actif.

Cette étude compare des méthodes pour évaluer la performance des modèles d'IA dans le secteur de la santé.

Cette étude révèle des métriques de phrases qui améliorent la prédiction de compréhension dans différentes langues.

Combiner des modèles variés améliore les prédictions dans l'analyse de données fonctionnelles.

Une nouvelle approche utilisant des processus neuronaux pour des prévisions de performance d'équipement en temps réel.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des modèles en renforçant la détection OOD.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision des agents dans des environnements complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des paramètres pour la régression linéaire en présence de distributions d'erreurs non standards.

Un aperçu de comment les machines apprennent à partir de données passées sans interaction en temps réel.