Statistica - Apprendimento automatico

Sfruttare il rafforzamento dell'apprendimento per ottimizzare la programmazione dei lavori utilizzando le tecniche dell'indice di Gittins.

Un approccio fresco per la riduzione del rumore nelle immagini usando tecniche di apprendimento auto-supervisionato.

Questo approccio semplifica e migliora la ricostruzione delle reti in diversi settori.

Uno sguardo all'inferenza basata su simulazione e alle sue applicazioni nella ricerca.

Nuovi metodi migliorano la qualità e la diversità nella raccolta di dati scientifici.

Due nuovi approcci migliorano l'affidabilità nella valutazione delle spiegazioni dei modelli di intelligenza artificiale.

Questo articolo esamina le sfide nella ricerca ML e suggerisce miglioramenti per l'affidabilità.

Questo documento parla di come dare priorità ai trattamenti all'interno di vincoli di budget per ottenere risultati migliori.

LFIS offre un metodo sistematico per campionare da distribuzioni complesse.

Una guida alla previsione conforme e al suo ruolo nella stima dell'incertezza.

I ricercatori migliorano i processi di biomanufacturing usando l'inferenza bayesiana e tecniche di campionamento efficienti.

Un nuovo modello per prendere decisioni migliori usando dati storici.

Questo studio esplora come si possono imparare le preferenze da semplici confronti.

Un metodo per migliorare l'ottimizzazione su spazi curvi con calcoli imprecisi.

Analizzando le risposte individuali ai trattamenti usando il Causal K-Means Clustering.

Una panoramica delle tecniche di modellazione generativa e delle applicazioni nell'AI.

Questo studio sviluppa algoritmi per migliorare la resistenza dei sistemi distribuiti ai dispositivi difettosi.

Un nuovo metodo combina l'apprendimento profondo e gli algoritmi genetici per un'inferenza bayesiana più veloce.

Introducendo la distanza di Wasserstein parziale robusta per un confronto dei dati migliore.

Un nuovo metodo aumenta l'affidabilità delle previsioni affrontando l'incertezza nell'apprendimento automatico.

Nuovi metodi per la collaborazione che preserva la privacy nell'apprendimento federato verticale.

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.