Statistiques - Apprentissage automatique

Cet article parle des biais dans les modèles graphiques et propose une méthode pour une analyse équitable.

Une méthode pour trouver des solutions optimales dans des environnements incertains avec des évaluations coûteuses.

Une méthode pour apprendre dans des conditions difficiles avec des données bruyantes.

Une nouvelle approche améliore la compréhension des relations entre les données en apprentissage automatique.

Explorer la Répétition d'Expérience Inversée pour un apprentissage plus efficace dans les algorithmes de renforcement.

Cet article présente une méthode pour améliorer l'équité dans les modèles d'apprentissage machine à multiples sorties.

De nouvelles technologies visent à améliorer les soins pour les patients atteints de cancers gynécologiques rares.

Les prosommateurs équilibrent l'offre et la demande d'énergie sur le marché difficile de l'Iran.

Un aperçu des défis et des connaissances sur la régression par noyau dans des contextes à haute dimension.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des données fonctionnelles en tenant compte de la directionnalité.

Examiner comment la flexibilité dans les modèles améliore la précision prédictive grâce à des ajustements dynamiques.

Une nouvelle méthode améliore les modèles génératifs en intégrant des règles physiques pour un mouvement réaliste.

Explore le paquet psvmSDR pour une réduction efficace des variables dans l'analyse de données.

Une nouvelle méthode améliore la sélection de la température pour un échantillonnage statistique efficace.

Une nouvelle méthode combine des techniques statistiques et l'apprentissage automatique pour des prévisions de hauteur de vagues plus précises.

Un aperçu de comment l'IRL améliore la performance et la diversité des modèles de langage.

Ce papier explore comment les méthodes de bootstrap améliorent la stabilité et la robustesse dans les modèles SGD.

Un aperçu des méthodes d'échantillonnage optimales dans l'approximation des moindres carrés.

COCA améliore les simulations en intégrant l'apprentissage automatique avec la physique pour plus de précision.

Apprends comment les modèles BCART améliorent la prédiction des sinistres en assurance.

Cet article parle des méthodes pour améliorer les estimations dans les études cas-témoins avec des données déséquilibrées.

Une nouvelle méthode combine des données diverses pour mieux comprendre les relations causales.

Découvre comment la vie privée différentielle améliore l'analyse de données tout en protégeant les infos perso.

Un aperçu de la façon dont les graphes creux sont liés à leurs graphes de ligne et à leurs propriétés.

Une nouvelle méthode améliore la détection de données inattendues dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de la prise de décision avec des réseaux de neurones dans des cadres bayésiens.

Mamba propose une nouvelle méthode pour analyser des systèmes complexes en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche pour évaluer les modèles de ML en utilisant la théorie de la réponse à l'item pour des insights améliorés.

Une approche flexible pour analyser les relations changeantes dans les données à plusieurs sorties.

Une nouvelle approche pour comprendre les relations variables dans des environnements changeants.

AdEMAMix améliore l'efficacité de l'entraînement en équilibrant les gradients récents et passés.

Un aperçu des intervalles de confiance dans l'apprentissage avec peu d'exemples et leur impact sur l'évaluation des modèles.

Une nouvelle approche d'auto-ensemble améliore la résilience du modèle face aux changements adverses.

Un regard de plus près sur comment CRL identifie les relations causales dans les données.

Examiner les taux auxquels les neurones du cerveau traitent l'info.

Un aperçu de comment la prédiction conforme améliore la quantification de l'incertitude en biologie.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de séries temporelles en utilisant la régression symbolique et des techniques de recherche arborescente.

Cet article explique des méthodes pour estimer les effets causaux dans des réseaux avec des variables cachées.

Ce modèle améliore l'analyse des données temporelles inégalement espacées dans divers domaines.

Un aperçu de comment les réseaux de neurones apprennent et s'adaptent avec le temps.