Statistiques - Apprentissage automatique

Ce papier examine des méthodes pour améliorer l'estimation de la valeur dans l'apprentissage par renforcement malgré les défis.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les réseaux de neurones gèrent les données inconnues.

Une nouvelle approche améliore l'analyse des données en machine learning, surtout pour les maladies rares.

Une revue de différentes méthodes pour prédire les changements de température dans les villes américaines.

De nouveaux algorithmes améliorent la précision pour détecter les communautés qui se chevauchent dans les réseaux.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la calibration des modèles de prédiction des risques chez différents groupes.

Examiner l'efficacité des réseaux de neurones à travers des principes thermodynamiques.

Cet article parle des tests non paramétriques pour analyser la symétrie dans les données.

Les méthodes de Monte Carlo améliorent les prédictions en physique, en s'attaquant aux défis dans les simulations et l'optimisation des paramètres.

Un cadre pour évaluer les algorithmes de machine learning en utilisant la Théorie de la Réponse des Items.

Une méthode pour trouver des moyennes à partir de données utilisateurs variées sans compromettre la vie privée.

Apprends comment les arbres de décision optimaux améliorent la prise de décision dans des domaines clés.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité pour résoudre des équations différentielles partielles complexes.

La génération de données synthétiques améliore la confidentialité tout en permettant une analyse de données précieuse.

Un nouveau référentiel vise à réduire les fausses informations dans les applications de LLMs en santé.

Combiner des classificateurs neuronaux avec la simulation de Monte Carlo améliore les méthodes d'analyse de données.

Cet article examine les faiblesses des méthodes de sélection de tests pour les systèmes d'apprentissage profond.

La recherche met en avant de nouvelles façons d'améliorer les défenses des modèles contre les attaques adversariales.

Les modèles de langage montrent de nouvelles capacités à mesure qu'ils grandissent et apprennent à partir de données variées.

Une étude sur l'identification des facteurs qui influencent les taux de fertilité dans différents pays.

Apprends comment l'estimation du rapport de densité aide à comparer les groupes de données efficacement.

Une nouvelle méthode renforce la confiance dans les prédictions des modèles face à des données modifiées.

Une nouvelle méthode pour calculer les valeurs de Shapley dans les classificateurs bayésiens naïfs améliore l'interprétabilité des modèles.

PaLD propose des moyens efficaces d'analyser les relations dans de gros ensembles de données.

Une étude sur l'utilisation des modèles de langage pour classifier des manifestes politiques selon divers facteurs.

L'apprentissage causal révèle des relations de cause à effet dans l'analyse de données.

Explorer une nouvelle méthode pour protéger la vie privée dans la recherche causale tout en gardant de l'exactitude.

Un aperçu de la signification et de l'analyse des valeurs extrêmes dans les données fonctionnelles.

Découvre comment l'IML transforme l'analyse des données en insights clairs.

Analyser les effets de la compression sur les algorithmes d'apprentissage dans les systèmes distribués.

Cet article explore comment améliorer la classification en utilisant le softmax hiérarchique en apprentissage machine.

Améliorer l'analyse et l'interprétation des données dans le secteur de la santé en utilisant des modèles linguistiques.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans la création de listes ordonnées pour les requêtes des utilisateurs.

Apprends à gérer les changements dans le comportement des données pour de meilleures prédictions.

Les données de télématique améliorent l'équité des prix d'assurance auto et la sécurité.

Les systèmes de notation de compétences évaluent les capacités des joueurs pour une compétition équitable.

Nouvelles techniques améliorent l'inférence causale malgré les confondants non observés et les relations complexes.

Comprendre le bruit des étiquettes est super important pour détecter les fraudes correctement.

Apprends à estimer la courbure scalaire en utilisant une nouvelle méthode intrinsèque.

Présentation d'IFIB pour prédire des événements sans se fier aux fonctions d'intensité.