Estatística - Aprendizagem automática

Usando tecnologia pra mostrar preocupações de consumidores que tão sendo ignoradas nos dados de reclamações.

Analisando como as medições quânticas moldam nossas estratégias de aprendizado.

Novos conjuntos de dados criados pra analisar os preços do petróleo bruto e os fatores que influenciam isso.

Uma nova abordagem melhora a compreensão da tomada de decisões em redes neurais profundas.

Um método pra equilibrar recompensas e recursos usando bandidos contextuais agrupados.

Novos métodos melhoram como a gente avalia a incerteza de previsão em modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método aumenta a velocidade de treinamento para Neural ODEs usando quadratura gaussiana.

Analisando dados de satélite pra melhorar o monitoramento e as estratégias de gerenciamento de incêndios florestais.

Explorando a ascensão dos modelos de linguagem descentralizados e suas vantagens em relação aos sistemas centralizados.

Um jeito de incorporar o conhecimento de especialistas nos modelos Bayesianos de forma eficaz.

Um estudo sobre como a arquitetura afeta a calibração de modelos em redes neurais.

Explorando métodos pra prever a inflação usando dados detalhados e técnicas modernas.

Um olhar sobre como o algoritmo EM melhora o aprendizado a partir de dados agrupados.

Usando dados e aprendizado de máquina pra prever mudanças estruturais em biologia e engenharia.

Este estudo avalia GNNs avançadas para gerar gráficos moleculares de forma mais eficaz.

Técnicas quânticas estão transformando modelos generativos para geração de dados.

Uma nova abordagem ajuda sistemas de DRL a se adaptarem rápido a ambientes que mudam.

Aprenda como o coeficiente de aprendizado quantifica a degeneração em redes neurais profundas.

Novo método melhora a velocidade e a clareza das previsões de aprendizado de máquina.

Novos métodos buscam melhorar as estratégias de recuperação usando dados de pacientes em tempo real.

Um novo método melhora as redes neurais bayesianas para previsões rápidas e confiáveis.

Uma olhada em sistemas de recomendação avançados usando modelos mestre-escravo pra sugestões de usuários melhores.

Novos métodos melhoram a eficiência e a precisão no processamento da língua húngara.

Um novo algoritmo ajuda as empresas de telecom a reter clientes com ofertas personalizadas.

Saiba como o V-IP melhora a clareza das previsões em machine learning.

Uma nova abordagem pra melhorar redes neurais usando Operadores Não-Expansivos Parcialmente Equivariantes em Grupos.

Esse artigo explora um método pra melhorar o aprendizado federado com comunicação eficiente.

Este artigo fala sobre uma nova estrutura para estimativa de parâmetros de forma eficiente usando mapas de transporte.

Este documento fala sobre métodos para analisar dados de séries temporais complexas com várias variáveis.

Um novo sistema melhora a previsão de vídeos com uma compreensão das cenas parecida com a humana.

Combinando GANs e VAEs pra gerar imagens melhores.

Um estudo sobre como prever e gerenciar a propagação de incêndios florestais na Austrália.

Explorando o papel do aprendizado de máquina na análise das propriedades topológicas de redes fotônicas.

Uma olhada em como usar métodos espectrais pra melhorar a estimativa de parâmetros em dados estruturados.

Uma olhada na importância da análise de rede em várias áreas.

Explorando como a regressão por distribuição ajuda em várias áreas através de métodos de kernel.

Um novo método melhora o aprendizado auto-supervisionado através de aprendizado em conjunto para previsões melhores.

Uma nova abordagem pra tomar decisões usando mediadores pra resultados melhores.

Usando métodos estatísticos pra prever consumo em áreas com pouca amostragem em Gana.

Saiba como a aproximação de características aleatórias melhora os métodos de kernel na análise de dados.