Novos métodos melhoram a eficiência da amostragem de corpos convexos.
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Estatística - Aprendizagem automática
RSSEsse artigo fala sobre Conjuntos Online de Expansões de Base pra melhorar o aprendizado de máquina.
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Aproveitando o aprendizado por reforço pra otimizar o agendamento de trabalhos usando técnicas do índice de Gittins.
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Uma nova abordagem para remoção de ruído em imagens usando técnicas de aprendizado auto-supervisionado.
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Essa abordagem simplifica e melhora a reconstrução de redes em várias áreas.
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Um olhar sobre a inferência baseada em simulação e suas aplicações na pesquisa.
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Novos métodos melhoram a qualidade e a diversidade na coleta de dados científicos.
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Duas novas abordagens melhoram a confiabilidade na avaliação das explicações de modelos de IA.
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Esse artigo analisa os desafios na pesquisa em ML e sugere melhorias pra confiabilidade.
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Esse documento fala sobre como priorizar tratamentos dentro das limitações do orçamento pra ter resultados melhores.
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A LFIS oferece um método sistemático para amostragem de distribuições complexas.
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Um guia sobre previsão conformal e seu papel na estimativa de incerteza.
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Pesquisadores melhoram processos de biomanufatura usando inferência bayesiana e técnicas de amostragem eficientes.
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Um novo modelo pra tomar decisões melhores usando dados históricos.
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Esse estudo investiga como as preferências podem ser aprendidas a partir de comparações simples.
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Um método pra melhorar a otimização em espaços curvos com cálculos imprecisos.
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Analisando as respostas individuais aos tratamentos usando o Causal K-Means Clustering.
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Uma visão geral das técnicas de modelagem generativa e aplicações em IA.
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Este estudo desenvolve algoritmos pra aumentar a resistência de sistemas distribuídos a dispositivos com defeito.
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Um novo método combina aprendizado profundo e algoritmos genéticos pra fazer inferência bayesiana mais rápido.
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Apresentando a distância Robust Partial Wasserstein pra melhorar a comparação de dados.
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Novo método melhora a confiabilidade das previsões ao lidar com a incerteza em aprendizado de máquina.
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Novos métodos para colaboração que preserva a privacidade em aprendizado federado vertical.
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Explorando controle federado em aprendizado por reforço pra agentes trabalharem juntos de forma segura.
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Aproveitando dados externos para melhorar a seleção de características em estudos genômicos.
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Apresentando uma estrutura pra quantificar a incerteza em modelos preditivos, principalmente em espaços de dados complexos.
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O aprendizado por reforço robusto adapta estratégias pra ter resultados confiáveis, mesmo com os desafios do mundo real.
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Um novo método melhora a qualidade das soluções em desafios de imagem médica.
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Entender como a IA toma decisões é fundamental pra ter confiança e usar de forma ética.
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Contrafactuais revelam insights, mas trazem riscos de privacidade em machine learning.
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Apresentando uma nova abordagem para amostragem eficiente de distribuições complexas.
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Analisando o papel do deep learning em melhorar modelos causais.
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Explorando o papel dos algoritmos randomizados em simplificar dados complexos.
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Explorando como os GMFGs modelam interações diversas entre agentes em sistemas complexos.
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Novos modelos melhoram as previsões para a vida útil de máquinas usando aprendizado profundo.
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Novos métodos melhoram o desempenho da tarefa principal usando dados auxiliares sem custos extras de computação.
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Um novo método de filtragem lida com outliers pra melhorar a precisão dos dados.
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Esse artigo analisa como redes ReLU aproximam funções de baixa regularidade.
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Um novo método pra analisar dados categóricos enquanto garante a privacidade.
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Um novo método pra estimar efeitos de tratamento usando ensaios controlados e dados do mundo real.
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