Statistiques - Apprentissage automatique

Un cadre pour améliorer les prédictions en machine learning avec clarté et confiance.

DART améliore la prédiction du temps jusqu'à l'événement en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

L'Arabie Saoudite investit dans des méthodes avancées pour prédire les données de l'énergie éolienne renouvelable.

Examiner l'impact des GNN sur les algos traditionnels et leurs défis de performance.

Le test basé sur le noyau améliore la compréhension du comportement et des caractéristiques des cellules uniques.

Une nouvelle méthode prédit la durée de vie des batteries en se basant sur les données de performance initiales.

Cette étude évalue les différences dans l'exactitude de la reconnaissance faciale entre différents groupes d'évaluateurs.

Les BAMs reconnaissent et se rappellent efficacement des motifs grâce à des connexions neuronales.

Nouvelles idées sur le potentiel des réseaux de neurones profonds grâce à des estimations optimistes.

La recherche utilise des VAE pour trouver des marqueurs génétiques liés à la fonction pulmonaire.

Une nouvelle technique d'imagerie améliore la précision du diagnostic du cancer colorectal.

Ce papier examine l'invariance contrefactuelle et ses liens avec l'indépendance conditionnelle.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prévisions de race en utilisant des noms et des lieux.

Explorer l'impact de softmax sur l'entraînement des grands modèles de langage et les avancées récentes.

Explorer l'importance de l'espace latent pour créer des sorties génératives de haute qualité.

Une nouvelle méthode évalue les résultats de découverte causale en utilisant la cohérence des sous-ensembles de données.

Étude sur l'utilisation de la technologie pour analyser les commentaires sportifs afin d'en tirer des insights.

Découvrez comment NSBM aide à analyser des réseaux non étiquetés et à détecter efficacement des communautés.

De nouvelles méthodes de décodage améliorent la correction d'erreurs quantiques, garantissant l'exactitude dans les calculs complexes.

Un aperçu de la multicalibration et de l'omniprévision en apprentissage automatique.

La prédiction par lots améliore les évaluations des résultats pour des groupes d'exemples dans la recherche.

Présentation de l'échantillonnage Thompson par inférence variationnelle pour une prise de décision efficace.

Une nouvelle méthode améliore les résultats de clustering et les insights grâce à des regroupements équilibrés.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour mieux comprendre les transitions de phase dans les matériaux.

Une nouvelle méthode pour estimer des distributions avec des histogrammes bayésiens améliore l'efficacité mémoire.

Un nouveau modèle améliore les prédictions dans la recherche sur le microbiome avec des données limitées.

Nouvelles méthodes pour protéger l'apprentissage automatique des attaques backdoor en utilisant la force des caractéristiques.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement et la comparaison des données entre différents ensembles de données.

Découvrez comment le PCA probabiliste améliore les insights à partir de données haute dimension.

Une nouvelle approche pour simplifier l'analyse de données complexes en utilisant des méthodes de transport optimal.

Examiner l'efficacité et les limites de l'inférence variationnelle amortie dans les modèles statistiques.

Explore comment l'apprentissage méta non linéaire améliore l'efficacité et la précision de l'apprentissage des tâches.

Un aperçu de comment la géométrie de l'information peut améliorer les techniques d'apprentissage automatique.

Explorer les complexités et solutions de l'oubli machine pour la vie privée des données des utilisateurs.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration de l'efficacité et de la vie privée dans l'apprentissage fédéré grâce à des méthodes de compression adaptatives.

Analyser comment des exemples rares influencent la précision des prédictions en apprentissage automatique.

Un aperçu de comment SHAP et CEN améliorent les insights de l'analyse de données.

Méthodes pour améliorer les modèles d'apprentissage face aux changements de données dans divers domaines.

Découvrez LUQ-Learning, une approche qui prend en compte les choix des patients dans le secteur de la santé.

Découvrez comment le PPSR protège la confidentialité des données dans les tâches de régression symbolique.