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Analizzando le cause delle differenze nelle prestazioni delle applicazioni di machine learning in vari contesti.

Scopri nuovi metodi per fare inferenze statistiche sulla Proporzione di Varianza Spiegata.

Un metodo per approssimare i compromessi tra equità e accuratezza per i modelli di machine learning.

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Uno sguardo ai nuovi metodi per calcolare gli intervalli di confidenza nei test di shock meccanico.

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Questo metodo migliora il modo in cui analizziamo e combiniamo i risultati della ricerca.

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Uno sguardo alla regressione soglia e al suo impatto nell'analisi di dati ad alta dimensione.

La Dynamic Line Rating ottimizza la capacità delle linee elettriche usando i dati meteorologici locali.

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Introducendo un approccio flessibile per analizzare studi adattivi con bias ridotto.

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Metodi per stimare l'affidabilità nei modelli di machine learning.

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Un nuovo metodo per misurare l'incertezza nel deep learning, specialmente nell'analisi di sopravvivenza.

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Usare segni di rilevanza generati dall'AI per valutare meglio i sistemi di recupero delle informazioni.

Un nuovo approccio migliora la precisione delle stime sui dati occupazionali.

Un nuovo metodo migliora la stima dei risultati nella ricerca affrontando le sfide dei dati mancanti.

Esaminando le sfide nell'interpretare i modelli di regressione lineare nel machine learning.

Un nuovo metodo punta a migliorare il processo decisionale in situazioni ad alto rischio attraverso una calibrazione prudente.