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Un outil pour améliorer la précision des prévisions en utilisant des contrefactuels et la visualisation des données.

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Une nouvelle méthode réduit la complexité des données catégorielles hiérarchiques pour améliorer les prédictions.

TreeDOX propose une approche plus simple pour prédire des systèmes chaotiques en utilisant des données passées.

Une nouvelle approche utilisant des processus neuronaux pour des prévisions de performance d'équipement en temps réel.

Une nouvelle méthode combine des données locales et globales pour de meilleures prédictions d'événements.

Intégrer des techniques de deep learning directement dans les bases de données relationnelles pour améliorer l'analyse de données.

Une étude révèle comment les récits améliorent les prédictions de l'IA par rapport aux questions directes.

Utiliser un nouveau modèle pour prédire les résultats des patients à partir des dossiers de santé électroniques.

Les réseaux de neurones améliorent la précision des prévisions en utilisant des infos sur des séries temporelles connexes.

Examiner comment les boîtes peuvent partager des prévisions pour améliorer les résultats.

Apprends comment les modèles prédictifs peuvent améliorer l'efficacité des critiques de logiciels avec moins d'exemples.

Une étude sur l'utilisation de modèles d'apprentissage profond pour prévoir des événements cruciaux.

Intégrer des infos textuelles améliore la précision des prévisions de séries chronologiques.

Apprends comment les modèles de Markov cachés et les processus de renouvellement aident à faire des prédictions précises.

ShapeFormer améliore la précision de classification en combinant des caractéristiques spécifiques à chaque classe et des caractéristiques générales.

Cet article présente de nouvelles méthodes pour améliorer les arbres de décision pour des prédictions complexes.

Une méthode pour évaluer l'incertitude dans les prédictions de graphes en utilisant la prédiction conforme.

Le framework Koodos améliore l'adaptabilité des modèles aux données changeantes en temps réel.

Apprends comment la dernière couche bayésienne quantifie l'incertitude dans les prédictions de machine learning.

Cet article examine comment les théories de l'apprentissage s'attaquent aux changements de distribution.

Apprends des méthodes clés pour choisir les paramètres de réglage dans l'analyse de données pour de meilleures prédictions.

Une méthode pour l'apprentissage machine collaboratif tout en gardant les données privées.

De nouveaux modèles améliorent les prévisions sur la durée de vie des machines grâce à l'apprentissage profond.

Un nouveau cadre améliore la précision des prédictions et la confidentialité des données dans l'apprentissage fédéré.

Présentation de SGBD : une technique pour améliorer l'efficacité de l'échantillonnage bayésien.

Cette étude évalue les capacités de prévision des modèles de langage par rapport aux humains.

WGBoost offre des prédictions probabilistes avancées et une meilleure gestion de l'incertitude dans différents domaines.

Cet article parle de comment les modèles peuvent oublier des biais pour améliorer les prédictions.

Cette étude examine comment les prédictions futures améliorent la performance de classification en ligne.

Un nouveau modèle améliore l'efficacité des études de cohorte dans l'analytique de santé.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions de ressources pour les environnements cloud, garantissant des opérations efficaces.

Un nouveau modèle factoriel améliore l'analyse des données au fil du temps.

Une nouvelle technique améliore le pas de temps dans les modèles météo pour de meilleures prévisions.

Une nouvelle méthode pour améliorer les modèles génératifs en utilisant le contexte de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité et la transparence de la prise de décision de l'IA.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la précision des prédictions en régression logistique.

Apprends comment les nouveaux modèles guident les décisions sur les changements de modèles.

L'effet Rashomon montre plusieurs modèles efficaces en apprentissage automatique.

Une nouvelle approche pour améliorer la fiabilité des prédictions en apprentissage automatique.