Statistiques - Apprentissage automatique

Une nouvelle méthode améliore la comparaison des modèles climatiques avec les observations du monde réel.

Une méthode pour réaliser des tests bayésiens tout en protégeant la vie privée des individus.

Une nouvelle approche améliore la précision dans l'estimation des effets de traitement continu dans différents domaines.

Combiner les statistiques bayésiennes et la théorie des décisions pour améliorer la prise de décision avec des données incertaines.

Cette étude explore les réseaux de neurones pour l'estimation de la fonction de score dans les modèles de diffusion.

Examiner comment différents traitements impactent les résultats des patients dans les soins de santé.

Des techniques avancées améliorent la façon dont les scientifiques étudient les comportements moléculaires en biologie et en chimie.

Un aperçu de la validation croisée K-fold et de son efficacité dans la sélection de modèles.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer la préparation des états de spin quantique comprimés.

Comprendre les attaques d'exemples non apprenables à travers la théorie des jeux pour une meilleure protection des données.

Cet article analyse les avantages de l'attention multi-tête par rapport à l'attention mono-tête dans les tâches d'apprentissage automatique.

Cet article explore de nouvelles méthodes de modélisation de la courbe des taux en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation dans des modèles scientifiques complexes.

L'analyse de survie aide à prédire quand des événements se produisent dans différents domaines.

Les chercheurs combinent des sources de données pour améliorer efficacement les prédictions des propriétés moléculaires.

L'exploration est super importante pour que les agents apprennent et améliorent leur prise de décision.

Une méthode pour améliorer la classification des données en utilisant des techniques de régularisation.

BICauseTree propose des méthodes transparentes pour estimer les effets causaux dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation multidimensionnelle sans coûts computationnels élevés.

La théorie de l'apprentissage crédal offre de nouvelles perspectives pour adapter les modèles d'apprentissage automatique aux données qui évoluent.

Cet article parle de l'utilisation de données non étiquetées pour améliorer les modèles d'apprentissage automatique.

Un aperçu de comment les lois d'échelle influencent l'efficacité et la précision des réseaux de neurones.

Un coup d'œil sur comment les transformers gèrent super bien les données non structurées dans les tâches de régression.

Une nouvelle méthode améliore les estimations de confiance dans des données ambiguës.

Présentation de l'EP-learning pour une meilleure estimation des effets de traitement.

Cette méthode améliore l'analyse des relations entre les variables en utilisant des échantillons de données plus petits.

De nouvelles techniques améliorent la précision de l'évaluation dans l'apprentissage par renforcement, façonnant les futures applications.

Des recherches mettent en avant de nouvelles méthodes pour s'attaquer à la mauvaise spécification des modèles et améliorer la fiabilité des prédictions.

Une nouvelle méthode kNN améliore l'estimation de la moyenne et de la variance avec une évaluation de l'incertitude.

Un nouvel algorithme améliore l'optimisation quand les hyperparamètres sont inconnus.

Cet article présente un modèle adaptatif pour améliorer les prévisions avec des données manquantes.

Cet article parle des méthodes pour améliorer l'efficacité d'échantillonnage dans les réseaux de neurones bayésiens.

Cet article parle d'une approche innovante intégrant l'IA dans les méthodes de découverte causale.

Explorer des méthodes pour modéliser des systèmes complexes en utilisant des données du monde réel.

De nouveaux algorithmes améliorent la précision du clustering tout en minimisant les coûts de requête.

Apprends comment l'entropie causale et le gain d'information nous aident à analyser les relations entre les variables.

Une étude sur la régression par noyau traitant du surapprentissage et des comportements des fonctions noyau.

Cet article parle des classificateurs à noyau et de leurs performances dans les espaces de Sobolev.

Cet article parle des difficultés à optimiser les PINNs et de leurs stratégies d'entraînement.

Une nouvelle méthode réduit l'oubli dans les modèles de langue lors des mises à jour.