Estatística - Aprendizagem automática

Esse artigo fala sobre como fazer a distribuição justa de itens usando técnicas de machine learning.

Um novo modelo melhora a avaliação de riscos nas finanças usando técnicas avançadas.

Este artigo apresenta uma abordagem nova para regressão quantílica com kernel usando características aleatórias.

Um novo método melhora o desempenho do modelo enquanto garante a privacidade no deep learning.

Os Espaços Neurais oferecem representações inovadoras para analisar grafos direcionados em várias áreas.

Essa pesquisa melhora a confiabilidade das previsões em GNNs com a integração de quantificação de incerteza.

Um novo método para estimar distribuições reais a partir de dados de streaming ruidosos.

O Meta Flow Matching melhora nossa compreensão do comportamento celular e das respostas ao tratamento.

Os algoritmos enfrentam viés e atrasos no feedback das preferências dos usuários.

Um olhar sobre métodos de amostragem eficazes para Redes Neurais Bayesianas amplas.

Analisando o papel e a eficácia da informação privilegiada em aprendizado de máquina.

Um olhar sobre RAI dentro da estrutura de multi-arm bandit pra otimizar a tomada de decisão.

Descubra uma nova maneira de identificar mudanças nas tendências dos dados.

Novos métodos em aprendizado multi-agente enfrentam os desafios de agentes diversos.

Um novo método pra prever dinâmicas lentas em sistemas multiescala usando técnicas baseadas em dados.

Um método pra tomar decisões melhores em situações de incerteza usando técnicas computacionais inovadoras.

Combinar métodos baseados em dados com conhecimento de especialistas melhora a precisão da estimativa espacial.

Usando aprendizado de máquina pra melhorar previsões de cintilação GNSS.

Aprenda como transfer learning melhora os resultados de machine learning com dados limitados.

Um novo método pra simplificar dados de alta dimensão sem precisar de conhecimento prévio.

Esse artigo analisa como a prevalência molda o aprendizado não supervisionado e a classificação em diagnósticos.

Uma olhada na abordagem Generalized Naive Bayes e seu impacto na classificação de dados.

Uma nova abordagem melhora a precisão das avaliações de saúde das baterias de íon de lítio.

Explorando algoritmos eficientes para aprendizado descentralizado enquanto preserva a privacidade dos dados.

Novos métodos melhoram a detecção de eventos ópticos rápidos e pequenos com mais eficiência.

Apresentando o p-dLDS: uma nova forma de entender a atividade cerebral complexa no meio do barulho.

Descubra novos métodos para melhorar modelos de linguagem através de aprendizado equilibrado.

Uma olhada na divergência de Kullback-Leibler com núcleo e suas aplicações práticas.

Uma nova abordagem melhora a velocidade e a precisão das previsões em várias áreas.

Novo método melhora a eficiência de amostragem usando funções de energia.

Examinando o papel da causalidade de ordem superior na compreensão de sistemas complexos.

Explorando como conceitos quânticos podem melhorar métodos de aprendizado de máquina.

Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão com múltiplas recompensas no aprendizado por reforço.

Novos métodos melhoram a precisão dos dados na produção de energia eólica.

Este estudo analisa o desempenho e as condições para redes neurais quantizadas sob aritmética de ponto fixo.

Esse artigo fala sobre viés em modelos gráficos e propõe um método para uma análise justa.

Um método pra encontrar soluções ótimas em ambientes incertos com avaliações caras.

Um método pra aprender em condições difíceis com dados ruidosos.

Uma nova abordagem melhora a compreensão das relações de dados em aprendizado de máquina.

Explorando o Replay de Experiência Reversa pra um aprendizado mais eficiente nos algoritmos de reforço.