Mihaela van der Schaar

Un nuovo framework migliora la regressione simbolica per l'analisi di dati complessi.

Un nuovo metodo offre un feedback migliore per l'addestramento dei modelli linguistici.

Un nuovo metodo che combina modelli linguistici con strategie di ottimizzazione per migliorare le prestazioni.

Questa ricerca combina l'analisi di Fourier con modelli di diffusione per generare meglio le serie temporali.

Un nuovo metodo migliora i LLM integrando conoscenze esterne per una performance migliore.

Combinare conoscenze pregresse e adattabilità migliora le performance del machine learning con dati limitati.

Uno sguardo alle sfide e soluzioni per identificare campioni difficili.

DAGnosis migliora l'affidabilità dei dati identificando efficacemente le incongruenze.

Importanza di concentrarsi sui dati tabulari per i progressi nel machine learning.

Introducendo Allineamento da Dimostrazioni per modelli linguistici sicuri ed efficaci.

DIPS affronta i problemi di qualità dei dati nel pseudo-etichette per ottenere risultati migliori nel machine learning.

LaTable migliora la creazione di dati tabulari sintetici in diversi settori.

Uno sguardo ai metodi per stimare gli effetti del trattamento usando dati del mondo reale.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza degli intervalli di previsione per decisioni affidabili.

Un nuovo sistema migliora la previsione delle malattie usando dati sanitari vari.

Le reti neurali sparse semplificano la selezione delle caratteristiche per migliorare le prestazioni del modello.

Uno sguardo ai comportamenti del deep learning e alle loro spiegazioni.

Scopri come piccoli cambiamenti negli input influenzano le risposte del modello linguistico.

L'AI si adatta alle preferenze individuali usando meno esempi, migliorando le interazioni con gli utenti.