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Une nouvelle approche pour améliorer la sécurité des modèles en rejetant les prédictions.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité de la mesure de l'incertitude dans les modèles prédictifs.

L'équilibrage des données est crucial pour l'équité et la précision des modèles d'apprentissage automatique.

Apprends sur la vibration induite par des vortex et son impact sur les structures dans des environnements fluides.

Explore comment la MPC gère l'incertitude et l'exactitude du modèle pour un contrôle efficace.

De nouveaux algorithmes améliorent la régression linéaire en ligne pour les environnements dynamiques.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité pour résoudre des équations complexes grâce à des modèles basés sur les données.

Découvre le rôle de l'apprentissage par opérateur dans l'avancement des prédictions basées sur les données dans différents domaines.

Stratégies pour améliorer la précision prédictive dans la modélisation statistique grâce à une meilleure gestion du SNR.

Découvre comment les Stein Random Features améliorent l'analyse de données et la précision des prédictions.

Un nouveau cadre améliore l'IA explicable dans les prédictions moléculaires.

Cet article examine les limites de l'apprentissage en contexte dans les grands modèles de langage.

Une nouvelle approche améliore la NCA pour de meilleures prédictions dans des ensembles de données structurées.

Des chercheurs améliorent la précision des prédictions des propriétés des matériaux en utilisant l'apprentissage par transfert et des techniques d'apprentissage automatique.

Examen des attaques d'inférence d'appartenance sur les modèles de prévision de séries chronologiques dans le secteur de la santé.

Apprends comment les coresets améliorent l'efficacité dans l'analyse de régression multiple.

Présentation des estimateurs pour mieux comprendre les contributions des caractéristiques dans la régression.

Une nouvelle méthode améliore la précision des intervalles de prévision pour des décisions fiables.

Apprends comment le poids d'importance améliore les performances des modèles en cas de décalage des covariables.

Une méthode qui combine le Gradient Boosting et les Effets Mixtes pour des prévisions précises au niveau des zones.

Un nouveau cadre améliore la modélisation prédictive en intégrant des données de capteurs et de simulation.

STAformer améliore la prévision d'actions dans les vidéos grâce à des techniques basées sur l'attention.

Un aperçu de comment les processus empiriques aident à analyser les données dans différents domaines.

Une nouvelle approche pour améliorer les estimations de paramètres tout en mesurant l'incertitude dans des modèles complexes.

Un nouveau modèle améliore les prédictions de trajectoire en utilisant des techniques conscientes du contexte.

Un guide pour utiliser les tests de permutation pour l'analyse statistique dans les modèles de régression.

Une nouvelle approche pour détecter le drift de concepts en utilisant des données passées améliore la précision du modèle.

Explore les estimateurs clés pour la régression linéaire et leur impact sur les prédictions.

De nouveaux modèles d'apprentissage automatique améliorent les simulations climatiques pour de meilleures prédictions.

EQuAD améliore la performance des modèles sur des graphes avec des distributions de données qui changent.

De nouveaux modèles améliorent les prévisions dans des environnements de données en évolution.

La méthode SUWR améliore la clarté et la fiabilité de la sélection des caractéristiques dans les prédictions.

De nouvelles méthodes de filtrage améliorent les prévisions climatiques et la prise de décisions.

Les réseaux de neurones bayésiens améliorent les prévisions du comportement des matériaux avec des estimations d'incertitude.

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

Un nouveau modèle utilise l'apprentissage profond pour améliorer les performances dans l'analyse de données tabulaires.

Les modèles implicites montrent du potentiel pour de meilleures prédictions dans des situations de données complexes.

Une nouvelle approche pour améliorer les prévisions de la qualité de l'air en utilisant des données satellitaires.

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

Cet article examine l'impact des big data sur la recherche en sciences de la vie.