Estatística - Aprendizagem automática

Melhorando métodos de classificação pra melhorar resultados na saúde e no desenvolvimento de medicamentos.

SurvLIMEpy aumenta a interpretabilidade em modelos de Análise de Sobrevivência através da importância das características.

Um novo modelo melhora a forma como os dados são gerados ao entender os fatores causais.

Analisando os desafios e soluções para o viés na tecnologia de geração de rostos.

Modelos de difusão mudam a forma como imagens e mídias são criadas usando padrões de dados.

Um método pra melhorar a justiça na previsão de links dentro das GNNs.

Um novo modelo VAE melhora a criação de dados sintéticos enquanto garante a privacidade.

Explore Fluxos de Normalização e seu impacto na análise de dados complexos.

Uma nova abordagem ajuda a identificar discriminação em sistemas de tomada de decisão automatizados.

Uma olhada nos métodos de processamento de dados pra melhorar os resultados de modelos preditivos.

Este estudo melhora os métodos de amostragem de distribuições complexas usando insights da divergência KL.

Esse estudo analisa o papel da média de Karcher em matrizes semi-definidas positivas e aprendizado distribuído.

Uma abordagem focada em melhorar a precisão da inferência variacional.

Um novo algoritmo pra estimar transformações em meio a erros de dados.

Melhorando a predição conformal usando aprendizado auto-supervisionado para ter estimativas de incerteza melhores.

Uma olhada em como o aprendizado de estrutura bayesiana melhora a modelagem de dados.

Pesquisadores estão analisando novos métodos para estudar dados de sobrevivência usando técnicas de machine learning.

A VaLLA melhora as previsões ao oferecer estimativas de incerteza confiáveis em redes neurais profundas.

Examinando a interseção da privacidade diferencial e os desafios de otimização.

Técnicas pra identificar características importantes em conjuntos de dados complexos são essenciais.

Um novo método pra gerenciar sistemas com atrasos e coleta de dados irregular.

SCS ajuda a identificar quais pacientes se beneficiam dos tratamentos, melhorando o atendimento.

Saiba sobre UST, um método pra comparar dados com massas totais diferentes em gráficos.

Pesquisa sobre cálculos de atenção mais rápidos melhora a eficiência do modelo de linguagem.

O Lasso ajuda a identificar dados importantes em conjuntos de dados complexos.

Uma olhada nos métodos e teorias por trás da correspondência de conjuntos.

Sistemas de IA em recomendações de trabalho precisam ser justos e sem preconceitos.

Aprenda como a calibração melhora as previsões dos efeitos dos tratamentos na saúde.

Combinar estatísticas U com inferência variacional ponderada por importância melhora a confiabilidade da estimativa.

Avanços na pesquisa de geração de imagens sintéticas enquanto protege a privacidade dos dados pessoais.

Este artigo discute a Inferência Variacional Híbrida com Gradiente Natural para modelos complexos.

Uma nova abordagem pra otimizar a tomada de decisão em ambientes com recursos limitados.

Uma nova perspectiva usando teoria da informação pra avaliar o desempenho de algoritmos em dados que não foram vistos.

Um novo método melhora a eficiência na resolução de problemas complexos de mínimos quadrados.

Novos métodos pra prever resultados sem comprometer a privacidade dos pacientes.

Usando GANs pra gerar dados de fundo pro experimento Belle II.

O agrupamento multi-vista melhora a classificação de pacientes e a personalização do tratamento na pesquisa médica.

Os priors CUSP melhoram a análise fatorial bayesiana ao gerenciar a complexidade do modelo.

A detecção de olhar acompanha os movimentos dos olhos para várias aplicações.

Aprenda sobre técnicas para estabilizar o treinamento em modelos de deep learning.