Estatística - Aprendizagem automática

Apresentando um modelo para melhores conexões e agrupamentos em redes.

Este artigo destaca o papel crucial da incerteza na IA.

Explorando o desaprender certificado e seu papel na proteção da privacidade dos dados.

Um novo método melhora a compreensão da expressão gênica nos tecidos.

Entender como as seguradoras ajustam as ofertas pra atingir suas metas.

Integrar a quantificação de incerteza no DeepONet melhora as previsões em sistemas físicos complexos.

Este estudo analisa explicações contrafactuais e o impacto de técnicas de balanceamento nas previsões de sucesso dos alunos.

Descubra como modelos neurais melhoram a precisão e flexibilidade na precificação de opções.

Explorando novas maneiras de tomar decisões justas em sistemas de aprendizado de máquina.

Novos modelos facilitam o manuseio de dados baseados em funções em várias áreas.

Explorando jeitos de prever eventos futuros a partir de dados que tão sempre rolando.

Esse artigo explica a Regressão Ridge com Kernel e sua relevância em aprendizado de máquina.

Um novo modelo pra gerenciar as dependências de itens na previsão do comportamento do cliente.

Uma olhada no RapPCA, um método que melhora a forma como lidamos com dados complexos.

Este artigo examina a metaconsistência em modelos estatísticos para sistemas imprevisíveis.

Esse estudo melhora a aprendizagem ativa usando derivadas pra fazer previsões melhores.

Um novo método melhora as previsões enquanto controla os custos na saúde.

InfoIGL melhora o desempenho das redes neurais gráficas em diferentes ambientes de dados.

Um jeito de melhorar como os modelos de aprendizado de máquina lidam com dados novos.

Um novo método pra identificar com confiança as melhores escolhas a partir de dados barulhentos.

Novos métodos melhoram a distribuição de recursos através da aleatoriedade e flexibilidade.

Um novo framework junta aprendizado profundo com estatística semiparamétrica pra uma análise de dados mais eficiente.

Analisando dependências e efeitos médios pra melhorar a precisão da modelagem.

Uma olhada na avaliação de probabilidade confiável em sistemas de aprendizado de máquina.

Um olhar sobre como as RNNs interpretam os pedidos dos usuários e melhoram a detecção de intenções.

Este artigo fala sobre a necessidade de justiça em sistemas de IA.

Novos métodos simplificam os cálculos para matrizes de precisão em grandes conjuntos de dados.

Novas descobertas sobre modelos de difusão melhoram sua eficiência e adaptabilidade na geração de dados.

Uma abordagem nova melhora a modelagem de erros, aprimorando a tomada de decisões em ambientes complexos.

Um novo método pra avaliar o desempenho de modelos usando validação cruzada aninhada exaustiva.

Previsões precisas dependem de uma calibração certa pra combinar probabilidades com resultados reais.

Esse artigo analisa como modelos de sequência medem a incerteza em seus resultados.

Uma visão geral de como o laplaciano dinâmico analisa dados que mudam ao longo do tempo.

Esse artigo fala sobre o Dilema da Adição de Dados em machine learning na saúde.

Explorando priors flexíveis pra melhorar as previsões em modelos Bayesian Last Layer.

Combinando atualização Bayesiana e modelagem substituta pra melhorar a estimativa de parâmetros do modelo.

Um novo algoritmo melhora a eficiência dos conjuntos de dados para ajustar modelos de linguagem.

Novos métodos melhoram a modelagem do comportamento dos elétrons usando técnicas de aprendizado de máquina.

Usando aprendizado de máquina pra melhorar a assimilação de dados na previsão do tempo.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar as previsões de estabilidade de proteínas.