Um framework estruturado pra avaliar métodos de geração de dados sintéticos.
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Estatística - Aprendizagem automática
RSSUma olhada em classificadores escaláveis e previsão conformal para resultados confiáveis de machine learning.
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Este estudo avalia conjuntos de redes neurais eficientes para classificar peças industriais sob incerteza.
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Aprenda como a pesagem de importância melhora o desempenho do aprendizado de máquina em vários desafios.
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Examinando a exploração e a adaptabilidade em algoritmos de aprendizado por reforço.
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O aprendizado de lista permite que os computadores forneçam várias respostas, melhorando a precisão nos sistemas de IA.
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Um guia pra tomar decisões em situações incertas usando técnicas de bandido multi-braços.
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Um novo framework aumenta a confiança na previsão através de aprendizado e raciocínio.
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Esse estudo analisa como o conhecimento prévio melhora a tomada de decisão em aprendizado por reforço.
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Aprenda como previsões seletivas melhoram a precisão das previsões e a tomada de decisões em várias áreas.
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Apresentamos o FedFisher, um algoritmo inovador para aprendizado federado eficiente.
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A pesquisa tem como objetivo estimar graphons enquanto garante a privacidade dos dados.
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Explorando como redes neurais podem aproximar funcionais na análise de dados.
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Um novo método melhora a confiabilidade das previsões de redes neurais em tarefas de regressão.
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Aprendizado por transferência usa o conhecimento de uma área pra melhorar tarefas em outra.
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CASGNN melhora a imputação de dados faltantes ao focar em relações causais.
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Combinar detecção de OOD com Previsão Conformal aumenta a confiabilidade do modelo.
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Um estudo destaca a dependência do CLIP em características espúrias no reconhecimento de imagens.
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Esse artigo destaca novos métodos para calcular derivadas em funções não suaves que são relevantes para aprendizado de máquina.
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O Modelo Mallows Agrupado melhora a forma como analisamos preferências em rankings.
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Um olhar claro sobre como as árvores de função ajudam na análise de dados.
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Um estudo sobre bandidos de duelo não estacionários e suas dinâmicas de aprendizado.
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Aprenda como as distâncias estatísticas avaliam o desempenho de modelos generativos em várias áreas.
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NCL melhora a interpretabilidade e o desempenho em tarefas de aprendizado de máquina.
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Explorando o equilíbrio entre dados reais e gerados pra melhorar a performance de machine learning.
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Este estudo explora métodos de aprendizado de máquina para classificar diferentes tipos de redes.
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Este artigo analisa como as etapas de pré-processamento podem impactar as garantias de privacidade dos dados.
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Esse artigo fala sobre como melhorar Processos Gaussianos Aditivos usando uma nova abordagem chamada Multigrid de Kernel.
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Um olhar sobre a inferência variacional e seu impacto na aproximação de dados complexos.
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A CLAIME integra dados estruturados e não estruturados de prontuários eletrônicos pra ter insights melhores sobre a saúde.
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G-VGPMIL melhora o aprendizado de múltiplas instâncias para uma análise eficaz de imagens médicas.
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OTSeg melhora a segmentação semântica usando múltiplos textos de entrada pra ter mais precisão.
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Uma nova classe de PMD melhora o aprendizado por reforço através da tomada de decisão em múltiplas etapas.
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Novo método melhora a estimativa em estatísticas através de técnicas robustas.
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Um olhar sobre como diferentes redes neurais aprendem com imagens.
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Este artigo fala sobre a integração do aprendizado profundo bayesiano em abordagens de aprendizado federado.
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HistNetQ oferece uma nova forma de quantificar dados usando deep learning.
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Este trabalho apresenta uma estratégia nova para melhorar tarefas de regressão através de aprendizado ativo.
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Esse estudo compara métodos para avaliar o desempenho de modelos de IA na saúde.
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Esse estudo revela métricas de frases que melhoram a previsão de compreensão em diferentes idiomas.
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