Statistica - Apprendimento automatico

Esplorare il controllo federato nel reinforcement learning affinché gli agenti possano lavorare insieme in modo sicuro.

Sfruttare dati esterni per migliorare la selezione delle caratteristiche negli studi genomici.

Introducendo un framework per quantificare l'incertezza nei modelli predittivi, soprattutto in spazi dati complessi.

Il reinforcement learning robusto adatta strategie per risultati affidabili nonostante le sfide del mondo reale.

Un nuovo metodo migliora la qualità delle soluzioni nelle sfide dell'imaging medico.

Capire come prende decisioni l'IA è fondamentale per la fiducia e un uso etico.

I controfattuali rivelano informazioni interessanti ma pongono rischi per la privacy nel machine learning.

Presentiamo un nuovo approccio per campionare in modo efficiente da distribuzioni complesse.

Esaminare il ruolo del deep learning nel migliorare i modelli causali.

Esplorando il ruolo degli algoritmi casuali nel semplificare dati complessi.

Esplorando come i GMFG modellano interazioni diverse tra agenti in sistemi complessi.

Nuovi modelli migliorano le previsioni sulla vita delle macchine usando il deep learning.

Nuovi metodi migliorano le prestazioni del compito principale usando dati ausiliari senza costi di calcolo extra.

Un nuovo metodo di filtraggio affronta i valori atipici per una maggiore precisione dei dati.

Questo articolo esamina come le reti ReLU approssimano funzioni a bassa regolarità.

Un nuovo metodo per analizzare dati categorici mantenendo la privacy.

Un nuovo metodo per stimare gli effetti dei trattamenti usando studi controllati e dati del mondo reale.

Scopri come il CME e la compressione migliorano le previsioni dai dati complessi.

Questo lavoro svela come vari fattori si influenzano a vicenda nei sistemi complessi.

Un metodo per costruire regioni di confidenza nelle equazioni statistiche per gli effetti del trattamento.

Migliorare le prestazioni delle RNN attraverso metodi di campionamento dei dati efficienti.

Uno sguardo a come il Thompson Sampling aiuta a prendere decisioni in situazioni di incertezza.

Presentiamo un nuovo metodo per valutare la qualità dei dati nel machine learning.

Questo studio presenta nuovi algoritmi per apprendere reti bayesiane usando tecniche di apprendimento online.

Questo studio esplora come la curiosità influisce sull'efficienza dell'esplorazione negli agenti artificiali.

Un metodo per migliorare l'analisi di dati distribuiti e ad alta dimensione in vari settori.

Introducendo SGBD: una tecnica per migliorare l'efficienza del campionamento bayesiano.

Quest'articolo presenta metodi per ottimizzare le valutazioni considerando i costi di switching nell'Ottimizzazione Bayesiana.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza del filtraggio di Kalman e le stime di incertezza in contesti ad alta dimensione.

Nuovo metodo migliora la quantificazione dell'incertezza nei modelli addestrati in modo avversariale.

Un nuovo metodo crea intervalli di previsione affidabili utilizzando dati diversi e garantendo la privacy.

Le tecniche di machine learning fanno avanzare lo studio delle 3-varietà complesse e delle loro triangolazioni.

WGBoost offre previsioni probabilistiche avanzate e una gestione migliore dell'incertezza in vari settori.

Questo documento parla di nuove intuizioni nella regressione causale per prendere decisioni migliori.

Esaminando l'effetto di saturazione nella Regressione Kernel Ridge e le sue implicazioni per le previsioni.

Un nuovo modo di misurare l'equità nelle ammissioni universitarie e nelle valutazioni del credito.

Capire le complessità della valutazione degli effetti di un singolo trattamento nei design fattoriali.

Questo articolo parla dei metodi per creare intervalli di previsione ristretti in condizioni di dati che cambiano.

Un metodo per valutare l'affidabilità dei risultati dell'IA nella sanità e oltre.

Nuove tecniche migliorano la mappatura degli stati nella meccanica quantistica e nel machine learning.