Estatística - Aprendizagem automática

Um novo método melhora o aprendizado de redes bayesianas a partir de dados.

Um novo método simplifica a estimativa de conexões entre distribuições de probabilidade.

Uma nova abordagem melhora as previsões gerenciando os atrasos de tempo nos dados dos sensores.

Um novo método pra avaliar o valor de dados em grafo em várias áreas.

Novas ferramentas melhoram a compreensão das previsões do Random Forest Funcional na saúde.

Explorando o impacto do aprendizado em contexto na performance de modelos de linguagem.

Um olhar sobre os tipos e a medição da incerteza nas previsões.

Pesquisas mostram como as camadas em LLMs contribuem igualmente para as previsões.

Explorando como as classificações de autores podem melhorar a qualidade da revisão por pares na pesquisa.

Um novo método melhora redes neurais ao focar no Jacobiano para saídas estruturadas.

Novos métodos melhoram a eficiência em aproximações de kernel de alta dimensão usando características de Fourier.

Esse artigo fala sobre novos métodos para uma análise de dados eficiente usando técnicas bayesianas.

Um novo framework que melhora a flexibilidade e eficiência na geração de gráficos.

Um olhar sobre métodos melhores para analisar dados funcionais.

Saiba como a estimativa da razão de densidade mede a qualidade dos dados sintéticos de forma eficaz.

Esse artigo fala sobre como fazer a distribuição justa de itens usando técnicas de machine learning.

Um novo modelo melhora a avaliação de riscos nas finanças usando técnicas avançadas.

Este artigo apresenta uma abordagem nova para regressão quantílica com kernel usando características aleatórias.

Um novo método melhora o desempenho do modelo enquanto garante a privacidade no deep learning.

Os Espaços Neurais oferecem representações inovadoras para analisar grafos direcionados em várias áreas.

Essa pesquisa melhora a confiabilidade das previsões em GNNs com a integração de quantificação de incerteza.

Um novo método para estimar distribuições reais a partir de dados de streaming ruidosos.

O Meta Flow Matching melhora nossa compreensão do comportamento celular e das respostas ao tratamento.

Os algoritmos enfrentam viés e atrasos no feedback das preferências dos usuários.

Um olhar sobre métodos de amostragem eficazes para Redes Neurais Bayesianas amplas.

Analisando o papel e a eficácia da informação privilegiada em aprendizado de máquina.

Um olhar sobre RAI dentro da estrutura de multi-arm bandit pra otimizar a tomada de decisão.

Descubra uma nova maneira de identificar mudanças nas tendências dos dados.

Novos métodos em aprendizado multi-agente enfrentam os desafios de agentes diversos.

Um novo método pra prever dinâmicas lentas em sistemas multiescala usando técnicas baseadas em dados.

Um método pra tomar decisões melhores em situações de incerteza usando técnicas computacionais inovadoras.

Combinar métodos baseados em dados com conhecimento de especialistas melhora a precisão da estimativa espacial.

Usando aprendizado de máquina pra melhorar previsões de cintilação GNSS.

Aprenda como transfer learning melhora os resultados de machine learning com dados limitados.

Um novo método pra simplificar dados de alta dimensão sem precisar de conhecimento prévio.

Esse artigo analisa como a prevalência molda o aprendizado não supervisionado e a classificação em diagnósticos.

Uma olhada na abordagem Generalized Naive Bayes e seu impacto na classificação de dados.

Uma nova abordagem melhora a precisão das avaliações de saúde das baterias de íon de lítio.

Explorando algoritmos eficientes para aprendizado descentralizado enquanto preserva a privacidade dos dados.

Novos métodos melhoram a detecção de eventos ópticos rápidos e pequenos com mais eficiência.