Descubra como a destilação de conhecimento melhora o desempenho de modelos de machine learning.
Pasan Dissanayake, Faisal Hamman, Barproda Halder
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Estatística - Aprendizagem automática
RSSUm olhar sobre maneiras eficazes de ajudar quem precisa.
Vibhhu Sharma, Bryan Wilder
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Aprenda como amostras ajudam a comprimir grandes conjuntos de dados de forma eficaz.
Marcel Neugebauer
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Um novo método melhora como a gente gera e entende distribuições condicionais.
Ricardo Baptista, Aram-Alexandre Pooladian, Michael Brennan
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Descubra como a otimização sem horários transforma a eficiência do aprendizado de máquina.
Kwangjun Ahn, Gagik Magakyan, Ashok Cutkosky
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A BALDUR ajuda a entender dados médicos complexos pra tomar decisões de saúde melhores.
Albert Belenguer-Llorens, Carlos Sevilla-Salcedo, Jussi Tohka
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Aprenda a identificar e resolver erros de previsão em machine learning.
Hiroshi Yokoyama, Ryusei Shingaki, Kaneharu Nishino
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Um jeito novo de entender as relações causais em ambientes dinâmicos.
Anson Lei, Bernhard Schölkopf, Ingmar Posner
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Uma olhada nos desafios de justiça no Aprendizado Federado e a estrutura WassFFed.
Zhongxuan Han, Li Zhang, Chaochao Chen
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Utilizando tamanhos de efeito para uma detecção eficaz do câncer de mama e seleção de características.
Nicolas Masino, Antonio Quintero-Rincon
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Um estudo sobre como o aprendizado de máquina melhora a compreensão das interações entre animais.
Ranabir Devgupta, Raj Abhijit Dandekar, Rajat Dandekar
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Analisando a poluição por metano das areias betuminosas e seu impacto no meio ambiente.
Esha Saha, Oscar Wang, Amit K. Chakraborty
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Aprenda como IPMs e TMLE melhoram as previsões em ecologia e dinâmica populacional.
Yunzhe Zhou, Giles Hooker
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Aprenda como o método Quasi-Bayes melhora a contagem de eventos em tempo real.
Stefano Favaro, Sandra Fortini
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Descubra como os cérebros processam informações usando técnicas de decodificação e suas implicações.
Sarah E. Harvey, David Lipshutz, Alex H. Williams
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Aprenda a precificar produtos offline de forma eficaz usando estratégias inovadoras.
Zeyu Bian, Zhengling Qi, Cong Shi
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Uma olhada nos métodos de inferência causal e no papel dos Modelos Causais Estruturais.
Lucius E. J. Bynum, Kyunghyun Cho
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Explorando como as máquinas preveem resultados usando informações do passado e do futuro.
Chao Han, Debabrota Basu, Michael Mangan
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Um novo método melhora a detecção de símbolos em ambientes sem fio barulhentos.
Li Fan, Jing Yang, Cong Shen
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Saiba como a seleção de estabilidade afina o foco nas variáveis de dados importantes.
Mahdi Nouraie, Samuel Muller
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Cientistas estudam o movimento de vários organismos pra revelar padrões escondidos.
Jan Albrecht, Manfred Opper, Robert Großmann
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Descubra como os DANNs transformam a análise de dados com flexibilidade e eficiência.
Gyu Min Kim, Jeong Min Jeon
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Como previsões moldam ações e resultados na vida cotidiana.
Daniele Bracale, Subha Maity, Felipe Maia Polo
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Aprenda como os cientistas estudam as formas das espécies e sua evolução usando tecnologia.
Nicklas Boserup, Gefan Yang, Michael Lind Severinsen
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Descubra como árvores oblíquas melhoram previsões de dados levando em conta várias características.
Paul-Hieu V. Nguyen, Ryan Yee, Sameer K. Deshpande
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O CLIQUE melhora a análise de importância de variáveis locais em machine learning.
Kelvyn K. Bladen, Adele Cutler, D. Richard Cutler
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Aprenda como Modelos de Mistura Gaussiana melhoram o desempenho de GNN através da augmentação de dados.
Yassine Abbahaddou, Fragkiskos D. Malliaros, Johannes F. Lutzeyer
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Fairer-NMF tem como objetivo garantir uma representação de dados justa para todos os grupos.
Lara Kassab, Erin George, Deanna Needell
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Uma nova abordagem ajuda a restaurar imagens a partir de dados limitados.
Benedikt Böck, Sadaf Syed, Wolfgang Utschick
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Aprenda como a G-computação ajuda a manter a equidade nas avaliações de ensaios clínicos.
Joe de Keizer, Rémi Lenain, Raphaël Porcher
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Adotar métodos personalizados pode melhorar muito os resultados do tratamento da tuberculose.
Ethan Wu, Caleb Ellington, Ben Lengerich
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KANs enfrentam desafios de dados complexos com menos recursos e designs inovadores.
Divesh Basina, Joseph Raj Vishal, Aarya Choudhary
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Novas técnicas melhoram a compreensão das relações causais na análise de dados.
Anish Dhir, Ruby Sedgwick, Avinash Kori
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BONE se adapta a dados que mudam, melhorando a precisão preditiva em várias áreas.
Gerardo Duran-Martin, Leandro Sánchez-Betancourt, Alexander Y. Shestopaloff
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Novas técnicas em deep learning pra analisar relações complexas de dados.
Sagar Ghosh, Kushal Bose, Swagatam Das
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Aprenda como redes neurais densas analisam dados complexos ao longo do tempo e do espaço.
Zhi Zhang, Carlos Misael Madrid Padilla, Xiaokai Luo
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Um método pra fazer previsões melhores em ambientes de dados que mudam.
Sejun Park, Joo Young Park, Hyunwoo Park
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Um olhar sobre como ensinamos os computadores a aprender com exemplos.
Bogdan Chornomaz, Shay Moran, Tom Waknine
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Aprenda como a Estimativa de Efeito Causal e o Aprendizado Ativo melhoram a tomada de decisão.
Hechuan Wen, Tong Chen, Guanhua Ye
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Tamanhos de passo negativos podem melhorar o desempenho do treinamento de redes neurais.
Betty Shea, Mark Schmidt
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