Um estudo sobre as capacidades de aprendizado de grandes modelos de linguagem em tarefas de aritmética modular.
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Estatística - Aprendizagem automática
RSSUm olhar sobre métodos para estimar efeitos de tratamento usando dados do mundo real.
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Aprenda como os coresets melhoram a eficiência na análise de regressão múltipla.
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Analisando métodos pra distribuir itens perecíveis de forma justa em lugares com poucos recursos.
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O GENTLE avança o aprendizado de máquina ao aprender de forma eficaz distribuições condicionais a partir de dados limitados.
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Este artigo explora soluções para o oversmoothing em redes neurais de grafo, focando nas GCNs.
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Esse método melhora a eficiência da comunicação no aprendizado federado enquanto preserva a privacidade dos dados.
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Explora como o tamanho do lote afeta o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
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Esse trabalho apresenta métodos para identificar e estimar efeitos causais em modelos complexos.
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Um novo método melhora a amostragem multimodal em aprendizado de máquina.
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Um método pra melhorar a análise de estudos com informações faltando.
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Um novo método melhora a geração de imagens usando conjuntos de dados limitados de forma eficiente.
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RPO melhora a velocidade e a segurança na tomada de decisões em aprendizado por reforço através do aprendizado reflexivo.
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Novos métodos melhoram a detecção de simetrias complexas nos dados pra ter modelos de machine learning melhores.
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Explorando métodos pra melhorar a tomada de decisão usando os dados que já temos.
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Descubra como pesos de cauda pesada melhoram a adaptabilidade e o desempenho de redes neurais profundas.
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Explorando novas maneiras de melhorar a estimativa de incerteza em redes neurais bayesianas.
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Um novo método pra melhorar a amostragem em aprendizado de máquina com mais privacidade.
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Um novo método melhora a precisão dos intervalos de previsão pra decisões mais confiáveis.
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Aprenda como a ponderação de importância melhora a performance do modelo em meio a mudanças de covariáveis.
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Explora as vantagens e aplicações da Adaptação de Baixo Rango em modelos de IA.
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Esse estudo explora como os transformers aprendem com processos de Markov através da inicialização e do fluxo do gradiente.
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Descubra métodos eficientes para identificar as melhores opções em situações de tomada de decisão.
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Este artigo fala sobre estruturas em gráficos e apresenta a centralidade relativa para uma análise melhor.
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Aprenda como a redução de dimensionalidade ajuda os cientistas a analisar dados biológicos.
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Modelos de difusão mascarada mostram potencial em modelagem generativa para texto e imagens.
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Apresentando um novo método para redes neurais bayesianas que melhora a modelagem de incerteza.
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Esse método melhora a seleção de dados na otimização bayesiana, aumentando a eficiência e os resultados.
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Uma nova abordagem melhora a precisão das avaliações de modelos de linguagem.
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Esse artigo explora a sobreparametrização e seu impacto na eficiência do treinamento de modelos.
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Este estudo avalia técnicas de análise de sobrevivência usando conjuntos de dados simples com dados faltando.
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Este artigo explora maneiras de avaliar melhor a calibração do modelo e a precisão preditiva.
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Descubra como subespaços aleatórios melhoram a generalização de modelos em aprendizado de máquina.
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Este estudo examina a inferência variacional usando misturas gaussianas com variância fixa.
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Esse artigo fala sobre os desafios de conseguir justiça em machine learning entre diferentes grupos demográficos.
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Apresentando um modelo que mistura transformações baseadas em árvore pra gerar resultados eficazes.
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Apresentando novos solucionadores para transporte ótimo eficiente em aprendizado de máquina.
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Analisando como o treinamento influencia o desempenho do modelo em situações adversas.
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Uma nova abordagem para agrupamento usando modelos de blocos estocásticos de múltiplas visões.
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Abordagem inovadora pra criar funções de aquisição eficazes pra otimização Bayesiana.
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