Statistica - Apprendimento automatico

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Apprendimento automatico S-SIRUS: Un nuovo approccio all'interpretazione dei dati spaziali

Un nuovo metodo per spiegare le previsioni in dati spazialmente dipendenti usando Random Forest.

2025-06-20T11:48:20+00:00 ― 7 leggere min

Apprendimento automatico Migliorare le Reti Neurali Bayesiane con la Simmetria

Un nuovo metodo migliora le prestazioni delle reti neurali bayesiane attraverso la simmetrizzazione.

2025-06-20T10:58:16+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Sviluppi nel Deep Learning Topologico

Uno sguardo all'evoluzione dei modelli di deep learning topologici e ai loro punti di forza.

2025-06-20T10:08:12+00:00 ― 5 leggere min

Strutture dati e algoritmi Semplificare il Completamento dei Tensori per Strutture di Rango 1

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza del completamento dei tensori con meno campioni.

2025-06-20T09:18:08+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Nuovi metodi di addestramento per GFlowNets

Un modo nuovo per migliorare l'addestramento di GFlowNet con ricompense dipendenti dalla politica.

2025-06-20T07:38:00+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Progressi nei test di bontà di adattamento con kernel robusti

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza dei modelli nell'analisi statistica.

2025-06-20T06:47:56+00:00 ― 6 leggere min

Apprendimento automatico Un nuovo approccio alla classificazione delle serie temporali con dati mancanti

Introducendo un modello integrato per la classificazione delle serie temporali che migliora la gestione dei valori mancanti.

2025-06-20T05:57:52+00:00 ― 6 leggere min

Apprendimento automatico Raccomandazioni Smart: Il Ruolo dei Hott Items

Scopri come gli articoli trend migliorano i sistemi di raccomandazione online per esperienze utente migliori.

2025-06-20T05:07:48+00:00 ― 6 leggere min

Apprendimento automatico Imparare Senza Dimenticare: Un Nuovo Approccio

Questo documento parla dell'apprendimento continuo delle relazioni causali senza perdere la conoscenza precedente.

2025-06-20T03:27:40+00:00 ― 7 leggere min

Sistemi dinamici Nuovo Quadro per il Controllo dei Sistemi Non Lineari

Un nuovo modo di gestire sistemi complessi usando l'operatore di Koopman.

2025-06-19T23:17:20+00:00 ― 5 leggere min

Teoria della statistica Semplificare la Stima dei Parametri nei GLM ad Alta Dimensione

Nuovo metodo semplifica l'analisi dei dati complessi nei modelli lineari generalizzati.

2025-06-19T18:16:56+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Capire la distanza di Gromov-Wasserstein: uno strumento di confronto

Scopri la distanza Gromov-Wasserstein e le sue applicazioni in vari campi.

2025-06-19T17:26:52+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Sviluppi nel Kernel Learning per i Dati delle Serie Temporali

Il metodo KSOS migliora l'analisi e la previsione nei sistemi dinamici usando tecniche a kernel.

2025-06-19T16:36:48+00:00 ― 6 leggere min

Elaborazione del segnale Un Nuovo Modello che Collega Sviluppo e Eredità

Questo studio presenta un modello per analizzare le interazioni tra sviluppo e ereditarietà negli organismi.

2025-06-19T15:46:44+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Un nuovo metodo per dedurre le traiettorie cellulari a partire da istantanee

Questo metodo stima i percorsi cellulari usando dati di snapshot limitati.

2025-06-19T14:56:40+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Il Ruolo dell'Apprendimento Reciprocò nella Efficienza del Machine Learning

Migliorare le prestazioni del machine learning attraverso interazioni dinamiche tra dati e modelli.

2025-06-19T14:06:36+00:00 ― 7 leggere min

Applicazioni Ridurre l'incertezza nelle previsioni climatiche con l'ensembling conforme

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità dei modelli climatici nel prevedere le condizioni future.

2025-06-19T10:46:20+00:00 ― 7 leggere min

Sistemi dinamici Avanzare nella scienza dei materiali con il deep learning informato dalla fisica

Unire fisica e deep learning per migliorare la modellazione del comportamento dei materiali.

2025-06-19T09:56:16+00:00 ― 7 leggere min

Apprendimento automatico Migliorare le GNN attraverso denoising e ricollegamento congiunto

Un metodo per pulire grafi rumorosi e migliorare le prestazioni delle GNN.

2025-06-19T09:06:12+00:00 ― 7 leggere min

Apprendimento automatico Ridefinire il disincaglio nell'apprendimento delle rappresentazioni

Questo articolo propone nuove metriche per misurare il disinvolgimento nei dati complessi.

2025-06-19T08:16:08+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Nuovo metodo per analizzare dati complessi

Un nuovo approccio combina l'inferenza variazione e il campionamento di importanza temperato per l'analisi dei dati.

2025-06-19T06:36:00+00:00 ― 5 leggere min

Applicazioni Valutare l'efficacia dei programmi di benessere sul lavoro

Uno studio esamina quanto bene ha funzionato il programma iThrive tra i dipendenti.

2025-06-19T04:55:52+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Adattare i modelli di classificazione per i dati che cambiano

Un nuovo metodo migliora la classificazione adattando i modelli a schemi di dati in evoluzione.

2025-06-18T23:55:28+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Migliorare l'apprendimento fuori distribuzione con feedback umano

Un nuovo metodo integra il contributo umano per migliorare l'apprendimento OOD per i modelli di machine learning.

2025-06-18T23:05:24+00:00 ― 7 leggere min

Apprendimento automatico Miglioramenti nelle tecniche di rilevamento delle anomalie

Nuovi metodi combinano la stima della densità e il deep learning per un'efficace rilevazione delle anomalie.

2025-06-18T22:15:20+00:00 ― 7 leggere min

Apprendimento automatico Gestire l'incertezza con i processi gaussiani

Scopri come i processi gaussiani affrontano l'incertezza nelle previsioni nel machine learning.

2025-06-18T20:35:12+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Migliorare le stime nei processi puntuali localmente stabili

Un nuovo metodo migliora l'analisi delle distribuzioni di punti in vari settori.

2025-06-18T19:45:08+00:00 ― 6 leggere min

Apprendimento automatico Classificare dati di serie temporali ad alta dimensione nel dominio spettrale

Un metodo per classificare dati di serie temporali complessi usando l'analisi spettrale.

2025-06-18T13:54:40+00:00 ― 5 leggere min

Visione artificiale e riconoscimento di modelli Come le reti neurali si adattano ai tipi di immagini

Questo articolo esamina come la dimensione intrinseca influisca sulle prestazioni delle reti neurali in base ai tipi di immagine.

2025-06-18T13:04:36+00:00 ― 6 leggere min

Teoria della statistica Ripensare gli Errori di Predizione nella Data Science

Un nuovo metodo rivela intuizioni sugli errori di previsione e sulla complessità del modello.

2025-06-18T12:14:32+00:00 ― 8 leggere min

Apprendimento automatico Un Nuovo Metodo per i Modelli di Diffusione

Approccio innovativo per migliorare i modelli di diffusione senza dover fare aggiustamenti complicati.

2025-06-18T11:24:28+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Metodi Bayesiani Trasformano la Modellazione delle Dinamiche Non Lineari

Un nuovo approccio bayesiano migliora la modellazione di sistemi complessi e delle loro dinamiche.

2025-06-18T09:44:20+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Il Reinforcement Learning trasforma l'esperienza delle app farmaceutiche

SwipeRx usa l'IA per raccomandazioni personalizzate in farmacia e per migliorare la cura dei pazienti.

2025-06-18T08:54:16+00:00 ― 6 leggere min

Apprendimento automatico Migliorare l'efficienza dell'Active Learning sui grafi

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento attivo in compiti basati su grafo con etichettatura limitata.

2025-06-18T08:04:12+00:00 ― 5 leggere min

Apprendimento automatico Sviluppi nella regressione dei processi gaussiani per applicazioni critiche per la sicurezza

Nuovi limiti di errore migliorano l'affidabilità del GPR in settori sensibili alla sicurezza.

2025-06-18T02:13:44+00:00 ― 7 leggere min

Apprendimento automatico Apprendere gli operatori negli spazi di funzione: sfide e intuizioni

Ricercando come imparare gli operatori e gestire gli errori in modo efficace negli spazi delle funzioni.

2025-06-18T01:23:40+00:00 ― 6 leggere min

Apprendimento automatico Migliorare l'importanza delle feature nei modelli di machine learning

Un nuovo metodo migliora la comprensione dell'importanza delle caratteristiche nel machine learning.

2025-06-18T00:33:36+00:00 ― 9 leggere min

Apprendimento automatico Comprendere il Ruolo delle Simmetrie di Gruppo nella Classificazione Binaria

Scopri come le simmetrie dei gruppi possono migliorare i modelli di classificazione nel machine learning.

2025-06-17T23:43:32+00:00 ― 6 leggere min

Apprendimento automatico Migliorare la classificazione tramite metodi PAC-Bayesiani

Un nuovo approccio per migliorare l'accuratezza della classificazione usando la teoria PAC-Bayesian.

2025-06-17T22:53:28+00:00 ― 6 leggere min

Apprendimento automatico Metodi Bayesiani nella Dinamica Strutturale

Esaminando come gli approcci bayesiani migliorano la valutazione delle prestazioni strutturali attraverso la quantificazione dell'incertezza.

2025-06-17T22:03:24+00:00 ― 6 leggere min