Statistiques - Apprentissage automatique

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.

Ce doc parle de l'équité dans le choix des candidats pour les institutions face à des évaluations biaisées.

De nouveaux modèles améliorent la compréhension des relations évolutives entre les espèces.

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.

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.