Estatística - Aprendizagem automática

A Arábia Saudita tá investindo em métodos avançados pra previsão de dados de energia eólica renovável.

Analisando o impacto das GNNs em algoritmos tradicionais e os desafios de desempenho deles.

Testes baseados em kernel melhoram a compreensão do comportamento e das características de células individuais.

Um novo método prevê a vida útil da bateria usando dados de desempenho iniciais.

Esse estudo avalia as diferenças na precisão do reconhecimento facial entre vários grupos de avaliadores.

BAMs reconhecem e lembram padrões de forma eficiente através de conexões neurais.

Novas sacadas sobre o potencial das redes neurais profundas através de estimativas otimistas.

A pesquisa usa VAEs pra encontrar marcadores genéticos ligados à função pulmonar.

Nova técnica de imagem melhora a precisão do diagnóstico de câncer colorretal.

Este artigo examina a invariância contrafactual e suas conexões com a independência condicional.

Novos métodos melhoram a precisão da previsão de raça usando nomes e locais.

Explorando o impacto do softmax no treinamento de grandes modelos de linguagem e os avanços recentes.

Explorando a importância do espaço latente na criação de saídas generativas de alta qualidade.

Um novo método avalia os resultados de descoberta causal usando a consistência de subconjuntos de dados.

Estudo sobre o uso de tecnologia pra analisar comentários esportivos em busca de insights.

Aprenda como o NSBM ajuda a analisar redes não rotuladas e a detectar comunidades de forma eficaz.

Novos métodos de decodificação melhoram a correção de erros quânticos, garantindo precisão em cálculos complexos.

Um olhar sobre multicalibração e onmiprevisão em aprendizado de máquina.

A previsão em lote melhora as avaliações de resultado para grupos de exemplos na pesquisa.

Apresentando a Amostragem Thompson por Inferência Variacional para tomar decisões de forma eficiente.

Um novo método melhora os resultados de agrupamento e insights através de agrupamentos equilibrados.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra entender melhor as transições de fase em materiais.

Um novo método pra estimar distribuições usando histogramas bayesianos melhora a eficiência da memória.

Um novo modelo melhora as previsões na pesquisa do microbioma com dados limitados.

Novos métodos para proteger o aprendizado de máquina de ataques de backdoor usando a força das características.

Um novo método melhora o alinhamento e a comparação de dados em diferentes conjuntos de dados.

Descubra como o PCA probabilístico melhora os insights de dados de alta dimensão.

Uma nova abordagem pra simplificar a análise de dados complexos usando métodos de transporte ótimo.

Analisando a eficiência e as limitações da inferência variacional amortizada em modelos estatísticos.

Explore como a meta-aprendizagem não linear melhora a eficiência e a precisão no aprendizado de tarefas.

Uma visão geral de como a geometria da informação pode melhorar as técnicas de aprendizado de máquina.

Explorando as complexidades e soluções do machine unlearning para a privacidade dos dados dos usuários.

Essa pesquisa foca em melhorar a eficiência e a privacidade no aprendizado federado por meio de métodos de compressão adaptativa.

Analisando como exemplos raros afetam a precisão da previsão em aprendizado de máquina.

Uma olhada em como SHAP e CEN melhoram as análises de dados.

Métodos pra melhorar modelos de aprendizado em meio a mudanças de dados em várias áreas.

Apresentando o LUQ-Learning, uma abordagem que integra as escolhas dos pacientes na saúde.

Saiba como o PPSR protege a privacidade dos dados em tarefas de regressão simbólica.

Uma nova abordagem pra melhorar a resolução de PDEs de alta dimensão usando aprendizado de máquina.

Este artigo examina dois métodos para estudar formas de dados: geometria da informação e geometria de Wasserstein.