Statistiques - Apprentissage automatique

Un nouveau jeu de données accélère les prédictions des propriétés moléculaires pour la conception de médicaments.

Une nouvelle méthode pour mesurer l'incertitude dans l'apprentissage profond, surtout dans l'analyse de survie.

Explorer de nouvelles techniques dans la conception expérimentale et l'analyse des données pour la recherche scientifique.

Une nouvelle approche pour prévoir les changements dans des systèmes complexes en utilisant le calcul par réservoir.

Deux nouveaux estimateurs améliorent la précision dans l'analyse des données de réponse des items.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prévisions de changement de niveau de la mer régional en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore les réseaux de neurones bayésiens pour une meilleure généralisation dans l'apprentissage par transfert.

De nouvelles méthodes améliorent la prédiction et la localisation des signaux sans fil en utilisant des réseaux de neurones.

Découvrez comment HQR et WACI améliorent la précision des intervalles de prédiction dans différents domaines.

Cet article parle de comment les graphes de connaissances améliorent la sélection de caractéristiques dans l'analyse de données.

Examen du rôle de l'attribution de crédit dans l'apprentissage automatique et les problèmes de droits d'auteur.

S'attaquer aux facteurs perturbateurs et aux changements dans les données pour de meilleures prédictions.

KnewImp améliore la précision dans l'imputation des données manquantes et simplifie les processus de formation.

Examiner les difficultés de la création de fonctions de récompense efficaces en apprentissage par renforcement.

VICatMix améliore le clustering des données de santé complexes pour des insights médicaux plus pertinents.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions pour les sinistres d'assurance en s'attaquant aux problèmes de surreprésentation des zéros.

Explore les avantages et la dynamique de l'utilisation de Poisson SGD pour l'entraînement des modèles.

Une nouvelle façon d'analyser des données non structurées en utilisant des techniques de requête avancées.

Apprends comment les entreprises ajustent les prix en fonction du comportement des clients et des tendances du marché.

Cet article parle d'une méthode pour mieux prévoir l'incertitude des données de séries temporelles.

Nouvelles méthodes pour optimiser les choix grâce aux retours de préférence dans des environnements complexes.

Une nouvelle méthode pour estimer les attentes conditionnelles de manière efficace dans des environnements incertains.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la qualité de la génération de texte par les modèles linguistiques.

Cet article présente une méthode pour modéliser l'activité neuronale en utilisant des RNN à faible rang.

Explorer le rôle des réseaux de tenseurs dans l'amélioration de l'apprentissage automatique quantique.

Explorer comment les DNN récupèrent des fonctions dans des configurations surparamétrées.

Améliorer l'apprentissage par renforcement avec des estimations de fonction de valeur pour une adaptation plus rapide aux tâches.

De nouvelles méthodes réduisent les coûts de communication pour des calculs de data science plus rapides.

Explorer de nouvelles méthodes pour une meilleure prise de décision en cas d'incertitude dans les systèmes d'IA.

Un aperçu du lissage randomisé comme défense pour les modèles d'apprentissage automatique.

Examiner le rôle de la robustesse dans l'estimation de distributions inconnues à partir d'échantillons.

De nouvelles méthodes utilisant des modèles de diffusion améliorent la cybersécurité contre les exemples adverses.

Une nouvelle approche pour améliorer les prompts des modèles texte-à-image pour de meilleurs résultats.

Explorer comment les transformers analysent les sentiments dans le texte, comme les critiques de films.

Une nouvelle méthode améliore l'équité dans la modélisation des données de santé.

Un nouveau cadre améliore la précision des prédictions tout en minimisant la taille des ensembles de prédiction.

Amélioration de la précision dans l'estimation des ratios de densité par des approches géométriques.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement des modèles d'IA sans nécessiter de réentraînement.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'ajustement des hyperparamètres en utilisant les données des modèles précédents.

Cet article examine l'importance des maxima et du test d'espacement dans les champs aléatoires gaussiens.