Statistiques - Apprentissage automatique

Découvre comment la vie privée différentielle améliore l'analyse de données tout en protégeant les infos perso.

Un aperçu de la façon dont les graphes creux sont liés à leurs graphes de ligne et à leurs propriétés.

Une nouvelle méthode améliore la détection de données inattendues dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de la prise de décision avec des réseaux de neurones dans des cadres bayésiens.

Mamba propose une nouvelle méthode pour analyser des systèmes complexes en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche pour évaluer les modèles de ML en utilisant la théorie de la réponse à l'item pour des insights améliorés.

Une approche flexible pour analyser les relations changeantes dans les données à plusieurs sorties.

Une nouvelle approche pour comprendre les relations variables dans des environnements changeants.

AdEMAMix améliore l'efficacité de l'entraînement en équilibrant les gradients récents et passés.

Un aperçu des intervalles de confiance dans l'apprentissage avec peu d'exemples et leur impact sur l'évaluation des modèles.

Une nouvelle approche d'auto-ensemble améliore la résilience du modèle face aux changements adverses.

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Examiner les taux auxquels les neurones du cerveau traitent l'info.

Un aperçu de comment la prédiction conforme améliore la quantification de l'incertitude en biologie.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de séries temporelles en utilisant la régression symbolique et des techniques de recherche arborescente.

Cet article explique des méthodes pour estimer les effets causaux dans des réseaux avec des variables cachées.

Ce modèle améliore l'analyse des données temporelles inégalement espacées dans divers domaines.

Un aperçu de comment les réseaux de neurones apprennent et s'adaptent avec le temps.

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Un aperçu de la gestion des stocks quand la demande est imprévisible.

Stratégies pour faire des choix plus intelligents dans des conditions incertaines.

Améliorer la performance du Q-learning avec des retours corrompus dans des applis du monde réel.

Un aperçu de la prise de décision dans des environnements dynamiques en utilisant des stratégies de bandits agités.

Cet article parle de comment combiner des méthodes améliore l'efficacité d'apprentissage des opérateurs.

Analyser les effets d'un programme de littératie avec des nouvelles méthodes et des données innovantes.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones en utilisant le nowcasting.

Apprends comment les données influencent la performance des algos grâce au réglage et à l'adaptation en temps réel.

L'apprentissage automatique améliore la production et l'exactitude des statistiques officielles.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage en intégrant des connaissances d'experts pour des estimations plus précises.

Combiner apprentissage profond et inférence bayésienne pour une estimation postérieure efficace.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité de l'échantillonnage des distributions log-concaves dans les polytope.

Une nouvelle méthode améliore la quantification de l'incertitude pour les prédictions de données graphiques.

Une étude sur l'utilisation de méthodes de calibration pour améliorer l'inférence causale dans l'apprentissage automatique.

Un aperçu de la dimension effective et son impact sur l'entraînement des modèles.

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Cette recherche explore l'apprentissage efficace des champs aléatoires de Markov en utilisant des échantillons dynamiques.

Les réseaux de neurones bayésiens améliorent les prédictions en prenant en compte l'incertitude et en intégrant les connaissances antérieures.

Cette étude examine comment certaines caractéristiques commerciales prédisent les prix futurs du marché.

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