Statistica - Apprendimento automatico

Uno sguardo a come SHAP e CEN migliorano le intuizioni nell'analisi dei dati.

Metodi per migliorare i modelli di apprendimento nonostante i cambiamenti nei dati in vari settori.

Presentiamo LUQ-Learning, un metodo che integra le scelte dei pazienti nella sanità.

Scopri come PPSR protegge la privacy dei dati nei compiti di regressione simbolica.

Un nuovo modo per migliorare la risoluzione di PDE ad alta dimensione usando il machine learning.

Questo articolo esamina due metodi per studiare le forme dei dati: la geometria dell'informazione e la geometria di Wasserstein.

Esplorando nuovi metodi per garantire l'affidabilità nei risultati del machine learning.

Analizzando come la somiglianza tra i dati di addestramento e quelli di test influisce sull'incertezza nelle previsioni del modello.

Un metodo per aiutare i modelli a prevedere classi mai viste senza dover fare un sacco di riaddestramento.

Nuove migliorie adattano i modelli di machine learning a dati rumorosi e irregolari.

Questo studio presenta un nuovo metodo per rilevare sotto-alberi frequenti nei dati ad albero.

Scopri come una previsione efficace può migliorare la gestione della catena di approvvigionamento e l'efficienza operativa.

Esaminare l'equità nell'apprendimento automatico per ridurre il bias in settori critici.

Un nuovo metodo migliora la precisione delle previsioni per i sinistri assicurativi e i costi.

Esaminare come il feedback umano influenzi i sistemi di ricompensa nelle decisioni.

Un nuovo algoritmo migliora la selezione dei modelli in ambienti incerti.

I ricercatori migliorano l'analisi EEG usando modelli basati su concetti per avere migliori approfondimenti sull'attività cerebrale.

MEB affronta contesti rumorosi nelle decisioni per ottenere ricompense migliori.

Un nuovo metodo migliora la stima della densità per l'analisi dei dati complessi.

Nuove scoperte sui sistemi cardiovascolari migliorano i metodi di trattamento per le malattie cardiache.

Introduzione a metodi per analizzare più dimensioni di risultato negli studi di inferenza causale.

EDICT migliora le previsioni per i dati raccolti a intervalli irregolari, migliorando il processo decisionale.

I ricercatori stanno migliorando i metodi per combinare misure di probabilità usando tecniche regolarizzate.

Questo articolo esplora metodi per migliorare la stima del valore nell'apprendimento per rinforzo nonostante le difficoltà.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui le reti neurali gestiscono i dati mai visti prima.

Un nuovo approccio migliora l'analisi dei dati nel machine learning, soprattutto per le malattie rare.

Una rassegna di vari metodi per prevedere i cambiamenti di temperatura nelle città americane.

Nuovi algoritmi migliorano l'accuratezza nel rilevare comunità sovrapposte nei network.

Nuovi metodi mirano a migliorare la calibrazione nei modelli di previsione del rischio tra gruppi diversi.

Esaminando l'efficienza delle reti neurali attraverso principi termodinamici.

Questo articolo parla di test non parametrici per analizzare la simmetria nei dati.

I metodi di Monte Carlo migliorano le previsioni nella fisica, affrontando le sfide nelle simulazioni e nell'ottimizzazione dei parametri.

Un framework per valutare gli algoritmi di machine learning usando la Teoria della Risposta all'Elemento.

Un metodo per trovare le medie da dati vari di utenti senza compromettere la privacy.

Scopri come gli alberi decisionali ottimali migliorano il processo decisionale in ambiti critici.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nel risolvere equazioni differenziali parziali complesse.

La generazione di dati sintetici migliora la privacy permettendo al contempo un'analisi dei dati preziosa.

Un nuovo standard punta a ridurre le informazioni false nelle applicazioni sanitarie dei LLM.

Combinare i classificatori neurali con la simulazione di Monte Carlo migliora i metodi di analisi dei dati.

Questo articolo esamina le debolezze nei metodi di selezione dei test per i sistemi di deep learning.