Statistiques - Apprentissage automatique

Cet article explique comment le Sliding-Window Thompson Sampling gère la prise de décision dans des environnements changeants.

On te présente une méthode efficace pour estimer la variance dans des systèmes en perpétuelle évolution.

Cette méthode aide les chercheurs à trouver des designs efficaces dans des espaces de problèmes complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de l'affinité des tâches pour l'apprentissage multitâche.

Cette approche facilite le choix des ensembles de données de préentraînement efficaces pour les modèles de langue.

Cette étude montre comment les temps de réponse peuvent améliorer la compréhension des préférences des utilisateurs.

Examen des problèmes de précision dans les gros modèles de langage et leurs effets sur la société.

Cette recherche évalue un nouveau modèle pour estimer les effets du traitement chez les individus.

Améliorer la précision du modèle Naive Bayes avec des projections de données optimales.

Examiner des stratégies pour améliorer l'apprentissage des caractéristiques dans des ensembles de données déséquilibrés.

Explorer l'efficacité et les questions autour des réseaux de neurones récurrents dans le traitement de données séquentielles.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité dans la conception expérimentale bayésienne.

Cette étude examine comment l'apprentissage automatique peut améliorer les prévisions de pluie en Afrique de l'Est.

Une étude sur des techniques avancées pour améliorer l'analyse d'incertitude dans l'exploration sismique.

Explore comment les réseaux partitionnés nous aident à comprendre différentes relations complexes.

Ce travail présente des méthodes pour analyser des fonctions causales dans des données groupées complexes.

Explore les préoccupations en matière de vie privée entourant les attaques d'inférence d'appartenance en apprentissage automatique.

Un aperçu des méthodes pour identifier de nouvelles particules potentielles en physique des particules.

Combiner des données de séries temporelles et de perturbations améliore la compréhension des réseaux cellulaires.

Un nouveau modèle améliore l'estimation des effets du traitement dans des scénarios complexes.

Combiner des modèles physiques et du deep learning pour améliorer les prédictions et gérer l'incertitude.

Apprends les bases des réseaux de neurones et leurs applications dans différents domaines.

Examiner de nouvelles méthodes et facteurs qui influencent les tendances du commerce mondial.

Apprends comment le rééchantillonnage K-NN peut améliorer les stratégies de trading en utilisant des données historiques.

E2Tree améliore l'explicabilité dans les modèles d'ensemble, ce qui donne de meilleures infos sur les processus de décision.

De nouvelles méthodes distribuées améliorent le suivi des cibles tout en réduisant les coûts énergétiques.

De nouvelles méthodes automatisent la découverte des interactions dans des systèmes complexes.

Une nouvelle méthode améliore les connaissances des modèles linguistiques à partir de données limitées.

Explorer comment la structure des données impacte la performance de l'apprentissage automatique.

Découvre comment la guidance sans entraînement transforme la génération moléculaire avec des modèles de diffusion discrets.

Une nouvelle méthode pour gérer les données avec des valeurs aberrantes de façon efficace.

Une nouvelle méthode équilibre la personnalisation et la vie privée dans l'apprentissage fédéré.

De nouvelles méthodes améliorent les prédictions de sélectivité des requêtes en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Découvre les principaux avantages et applications des méthodes de Processus Gaussien dans différents domaines.

Cet article parle d'améliorer la détection d'anomalies non supervisée en utilisant des méthodes de classification.

Explorer des méthodes pour représenter l'incertitude dans les visualisations de données scientifiques.

CausalBench aide les chercheurs à étudier les relations de cause à effet en utilisant les données de manière efficace.

Des approches innovantes améliorent la précision des tests statistiques avec des données incomplètes.

L'échantillonnage local propose une nouvelle façon de gérer des données complexes de manière efficace.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse des données environnementales en utilisant des représentations fonctionnelles.