Statistiques - Apprentissage automatique

Un aperçu des méthodes pour une analyse de données fiable avec des petits échantillons.

Un nouvel algorithme basé sur des données améliore l'efficacité de l'identification des bons bras.

Une méthode qui améliore l'estimation des effets causaux sur la santé grâce à des approches statistiques intelligentes.

Un aperçu de comment la complexité des fonctions influence les performances des modèles.

Cette étude évalue la performance des VAE en imagerie biologique avec la cryo-microscopie électronique.

Un guide pour ajuster les paramètres dans les SVM et les arbres boostés pour une meilleure précision.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour des prévisions précises tout en respectant la vie privée.

Une nouvelle approche améliore le codage éparse pour une meilleure représentation et analyse des données.

Suivre les changements dans les explications des modèles pour garder de bonnes performances au fil du temps.

Une méthode simplifiée pour optimiser les performances des annonces en marketing en ligne.

Explorer les applications de l'apprentissage par renforcement pour des systèmes de contrôle non linéaires complexes.

Cette méthode utilise des techniques de noyau pour trouver efficacement les états fondamentaux dans les systèmes quantiques.

Stratégies pour améliorer la performance du modèle dans de nouveaux environnements de données.

Présentation d'une méthode qui améliore le transfert de style d'image sans entraînement supplémentaire.

Apprends comment Mixup améliore l'entraînement et les performances des modèles de machine learning.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptation de domaine non supervisée dans la santé et ailleurs.

GLASU améliore l'efficacité de la communication dans l'apprentissage fédéré vertical en utilisant des données graphiques.

Une plongée dans les méthodes pour améliorer la qualité des données grâce au débruitage matriciel.

Un aperçu des bandits manchots et de leurs applications dans la prise de décision.

Aperçus sur les méthodes d'apprentissage automatique pour combiner différents types de données.

Une nouvelle approche statistique améliore l'analyse des influences génétiques sur les métabolites.

Un nouveau modèle intègre des attributs de nœud pour une meilleure détection de communautés dans les réseaux.

Une étude montre comment les scores d'incompétence peuvent améliorer la fiabilité des modèles dans des environnements de données imprévisibles.

Une méthode pour révéler des tendances dans les données fonctionnelles grâce au clustering et à la segmentation.

Un nouveau cadre pour une meilleure analyse des données et des prévisions.

Une plongée profonde dans l'amélioration de la précision des prévisions de modèles grâce à la NCP.

Cette étude révèle des motifs dans les sons des cachalots et leurs possibles significations.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions en régression à réponses multiples, pertinente pour divers domaines.

IPNN propose une nouvelle façon de classer et regrouper les données efficacement.

Cette étude présente des méthodes pour récupérer efficacement les labels de données mélangés.

Ce papier explore une nouvelle méthode pour apprendre des politiques à partir de données hors ligne.

Un aperçu de comment l'OKPCA améliore la détection de pannes dans les systèmes automatisés.

RPExNRule améliore la classification par voisins les plus proches grâce à des projections aléatoires et des méthodes d’ensemble.

Les HDNNs offrent une formation stable et des capacités d'approximation pour des tâches complexes.

Une méthode pour calculer efficacement des moyennes de mesures de probabilité.

Un aperçu des projections aléatoires de Rademacher pour un traitement de données efficace.

Explorez de nouvelles méthodes en modélisation générative pour une meilleure représentation des données.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de la covariance pour des stratégies d'investissement efficaces.

Un nouveau modèle pour mieux gérer les variables latentes continues en apprentissage machine.

Examiner la fiabilité et la validation des fonctions d'influence dans les modèles d'apprentissage profond.