Statistica - Apprendimento automatico

Mamba offre un nuovo modo per analizzare sistemi complessi usando l'apprendimento automatico.

Un nuovo modo di valutare i modelli di ML usando la Teoria della Risposta all'Elemento per avere intuizioni migliori.

Un approccio flessibile per analizzare le relazioni che cambiano nei dati a più uscite.

Un nuovo modo di capire le relazioni tra variabili in ambienti che cambiano.

AdEMAMix migliora l'efficienza dell'addestramento bilanciando i gradienti recenti e quelli passati.

Uno sguardo agli intervalli di confidenza nel few-shot learning e il loro impatto sulla valutazione del modello.

Un nuovo approccio di auto-ensemble migliora la resilienza del modello ai cambiamenti avversariali.

Uno sguardo più da vicino su come CRL identifica le relazioni causali nei dati.

Esaminando i tassi con cui le cellule nervose del cervello elaborano informazioni.

Uno sguardo a come la previsione conforme migliora la quantificazione dell'incertezza in biologia.

Un nuovo metodo migliora l'analisi delle serie temporali usando tecniche di regressione simbolica e ricerca ad albero.

Questo articolo spiega i metodi per stimare gli effetti causali nelle reti con variabili nascoste.

Questo modello migliora l'analisi dei dati temporali non uniformemente distribuiti in vari settori.

Uno sguardo su come le reti neurali apprendono e si adattano nel tempo.

Un metodo per migliorare i modelli di machine learning che si occupano di dati corrotti.

Uno sguardo alla gestione dell'inventario quando la domanda è imprevedibile.

Strategie per prendere decisioni più intelligenti in condizioni di incertezza.

Migliorare le performance del Q-learning nonostante feedback corrotti nelle applicazioni del mondo reale.

Uno sguardo alle decisioni in ambienti dinamici usando strategie di bandito inquieto.

Questo articolo parla di come combinare i metodi migliora l'efficacia dell'apprendimento degli operatori.

Analizzando gli effetti del trattamento di un programma di alfabetizzazione con nuovi metodi e intuizioni sui dati.

Un nuovo approccio migliora la velocità e l'efficienza dell'addestramento delle reti neurali usando il nowcasting.

Scopri come i dati influenzano le prestazioni degli algoritmi attraverso la regolazione e l'adattamento in tempo reale.

Il machine learning migliora la produzione e l'accuratezza delle statistiche ufficiali.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento integrando la conoscenza di esperti per avere stime più precise.

Combinare il deep learning con l'inferenza bayesiana per un'ottima stima a posteriori.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nel campionare distribuzioni log-concave all'interno dei poliedri.

Un nuovo metodo migliora la quantificazione dell'incertezza per le previsioni sui dati dei grafi.

Uno studio sull'uso dei metodi di calibrazione per migliorare l'inferenza causale nel machine learning.

Uno sguardo su come la dimensione efficace influisce sull'addestramento dei modelli.

Questo documento parla di equità nella scelta dei candidati per le istituzioni a fronte di valutazioni distorte.

Nuovi modelli migliorano la comprensione delle relazioni evolutive tra le specie.

Questa ricerca esplora l'apprendimento efficiente dei Markov Random Fields usando campioni dinamici.

Le reti neurali bayesiane migliorano le previsioni tenendo conto dell'incertezza e integrando conoscenze precedenti.

Questo studio esamina come certe caratteristiche commerciali prevedono i futuri prezzi di mercato.

Questo articolo parla di come il Sliding-Window Thompson Sampling affronta il processo decisionale in ambienti in cambiamento.

Presentiamo un metodo efficace per stimare la varianza in sistemi in continua evoluzione.

Questo metodo aiuta i ricercatori a trovare design efficienti in spazi problematici complessi.

Un nuovo metodo migliora la stima dell'affinità dei compiti per l'apprendimento multitask.

Questo approccio semplifica la scelta di dataset di pretraining efficaci per i modelli linguistici.