Estatística - Aprendizagem automática

Um novo método combina dados diversos pra entender melhor as relações de causa e efeito.

Saiba como a privacidade diferencial melhora a análise de dados enquanto protege as informações pessoais.

Uma olhada em como grafos esparsos se relacionam com seus grafos linha e propriedades.

Um novo método melhora a detecção de dados inesperados em modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a análise de tomada de decisão com redes neurais em estruturas bayesianas.

A Mamba oferece uma nova forma de analisar sistemas complexos usando aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem para avaliar modelos de ML usando a Teoria da Resposta ao Item para obter insights melhores.

Uma abordagem flexível para analisar relacionamentos em mudança em dados com múltiplas saídas.

Uma nova forma de entender as relações variáveis em ambientes em mudança.

AdEMAMix melhora a eficiência do treinamento equilibrando gradientes recentes e antigos.

Uma olhada nos intervalos de confiança em aprendizado com poucos exemplos e seu impacto na avaliação de modelos.

Uma nova abordagem de auto-ensemble melhora a resiliência do modelo a mudanças adversariais.

Uma olhada mais de perto em como a CRL identifica relações causais nos dados.

Analisando as taxas que as células nervosas do cérebro processam informações.

Um olhar sobre como a predição conformal melhora a quantificação da incerteza na biologia.

Um novo método melhora a análise de séries temporais usando regressão simbólica e técnicas de busca em árvore.

Este artigo explica métodos para estimar efeitos causais em redes com variáveis ocultas.

Esse modelo melhora a análise de dados temporais com espaçamento irregular em várias áreas.

Uma olhada em como as redes neurais aprendem e se adaptam ao longo do tempo.

Um jeito de melhorar modelos de machine learning lidando com dados corrompidos.

Um olhar sobre como gerenciar o estoque quando a demanda é imprevisível.

Estratégias pra fazer escolhas mais inteligentes em condições incertas.

Melhorando o desempenho do Q-learning em meio a feedbacks corrompidos em aplicações do mundo real.

Uma olhada na tomada de decisões em ambientes dinâmicos usando estratégias de bandido inquieto.

Esse artigo fala sobre como combinar métodos melhora a eficácia do aprendizado dos operadores.

Analisando os efeitos do tratamento de um programa de alfabetização com novos métodos e insights de dados.

Uma nova abordagem melhora a velocidade e eficiência do treinamento de redes neurais usando nowcasting.

Aprenda como os dados moldam o desempenho do algoritmo através de ajustes e adaptação em tempo real.

O aprendizado de máquina melhora a produção e a precisão das estatísticas oficiais.

Um novo método melhora o aprendizado ao integrar conhecimento de especialistas para estimativas mais precisas.

Combinando aprendizado profundo com inferência bayesiana pra uma estimativa posterior eficiente.

Novos métodos melhoram a eficiência na amostragem de distribuições log-concavas dentro de politopos.

Um novo método melhora a quantificação da incerteza para previsões de dados em grafo.

Um estudo sobre como usar métodos de calibração para melhorar a inferência causal em aprendizado de máquina.

Um olhar sobre a dimensão efetiva e seu impacto no treinamento de modelos.

Este artigo fala sobre a justiça na escolha de candidatos para instituições em meio a avaliações tendenciosas.

Novos modelos melhoram a compreensão das relações evolutivas entre as espécies.

Essa pesquisa explora o aprendizado eficiente de Campos Aleatórios de Markov usando amostras dinâmicas.

Redes neurais bayesianas melhoram as previsões ao levar em conta a incerteza e integrar conhecimentos prévios.

Este estudo analisa como características comerciais específicas preveem os preços do mercado no futuro.