Statistiques - Apprentissage automatique

Présentation d'un modèle qui combine des transformations basées sur des arbres pour une génération de résultats efficace.

Présentation de nouveaux solveurs pour un transport optimal efficace en apprentissage automatique.

Examiner comment l'entraînement influence la performance du modèle dans des situations adversariales.

Une nouvelle approche pour le regroupement en utilisant des modèles de blocs stochastiques à vues multiples.

Approche innovante pour créer des fonctions d'acquisition efficaces pour l'optimisation bayésienne.

Un aperçu de comment l'optimisation bayésienne s'attaque aux défis de haute dimension.

Les chercheurs utilisent FlowMM pour prédire et créer de nouveaux matériaux cristallins de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation de Markov en s'attaquant aux limites de l'analyse des données de séries temporelles complexes.

Un nouveau modèle améliore la génération de données tabulaires synthétiques pour diverses applications.

Analyser le comportement du système de classement Elo et son impact sur les tournois compétitifs.

Une approche claire pour comprendre les effets des actions successives dans différents domaines.

Comprendre comment le contexte influence la prise de décision grâce à des bandits de continuum contextuels.

Les portes dérobées dans les modèles d'IA représentent des menaces sérieuses pour la finance et la santé.

Une nouvelle approche de l'optimisation permet une meilleure analyse des tailles de pas variées.

Présentation de l'estimateur de regroupement de panneaux pour une analyse améliorée de l'effet des traitements.

De nouveaux algorithmes améliorent la compréhension des relations entre les variables dans la découverte causale.

Une nouvelle façon de comprendre des séquences de données complexes sans supervision.

Aperçus sur le comportement des utilisateurs grâce à des techniques de modélisation de données innovantes.

Une méthode pour améliorer la précision du modèle en prenant en compte l'incertitude des variables.

Cette recherche parle du rôle de l'apprentissage fédéré pour protéger la vie privée pendant l'analyse des données.

Nouvelles méthodes pour les tests statistiques tout en protégeant la vie privée des données grâce à l'apprentissage fédéré.

De nouvelles approches améliorent les stratégies de contrôle pour des systèmes complexes et non linéaires en utilisant des caractéristiques aléatoires.

Cet article examine comment les Transformers raisonnent et le rôle des blocs-notes.

Présentation d'un modèle pour analyser des processus de saut de Markov complexes avec des données bruyantes.

Les techniques basées sur les données doivent protéger la vie privée tout en identifiant les meilleures options.

Cette recherche améliore la fiabilité des modèles de machine learning grâce à des techniques de calibration et de recalibration.

Apprends comment la prédiction conforme boostée améliore la compréhension de l'incertitude dans les modèles.

La détection d'anomalies améliore la sécurité des véhicules en identifiant des motifs inhabituels dans les données.

Présentation de Treeffuser pour des prévisions probabilistes améliorées à partir de données tabulaires.

Cet article parle de comment éviter l'effondrement des modèles en utilisant une meilleure sélection de données et des retours.

Un aperçu de comment les systèmes peuvent être observés et compris à travers leurs statistiques.

Améliorer les modèles de mélange en apprentissage automatique pour plus d'efficacité et de meilleurs résultats.

Explore la capacité d'apprentissage et la déquantification dans l'apprentissage automatique quantique.

Une nouvelle approche pour analyser l'interaction entre les données réseau et les covariables.

Présentation du problème des valeurs propres des covariances couplées (CCE) pour améliorer l'apprentissage à partir de données asymétriques.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision grâce à l'analyse des données historiques.

Un nouveau modèle améliore la confidentialité des données tout en renforçant la précision de l'apprentissage machine.

Cette étude examine comment l'initialisation affecte le finetuning des modèles préentraînés en utilisant LoRA.

Un aperçu des méthodes efficaces pour le déplacement des ressources dans différents domaines.

Apprends comment la sélection aléatoire de graines influence la performance et la fiabilité des modèles d'IA.