Estatística - Aprendizagem automática

Um olhar sobre o comportamento peculiar das Redes Neurais Profundas durante o treinamento.

Uma ferramenta flexível feita pra diferentes situações de rotulagem de dados.

Um novo método para estimar o tamanho da população com dados limitados.

Um método em duas etapas melhora o desempenho do modelo em diferentes grupos de dados.

Esse artigo analisa as complexidades e limitações dos métodos de regressão linear esparsa.

Este estudo explora as bases teóricas dos modelos de difusão em tempo discreto na aprendizagem de máquina.

Um modelo para usar IA pra melhorar os processos de tomada de decisão.

Um novo método pra avaliar modelos de linguagem grandes usando menos exemplos.

Este estudo analisa como a gestão de riscos corporativos (ERM) pode funcionar de forma eficaz com padrões de dados suaves.

Um olhar sobre como os Blocos de Transformers Lineares melhoram os modelos de linguagem através da aprendizagem em contexto.

Investigando os desafios da regressão linear esparsa através de problemas de rede.

Este artigo explica os métodos de agrupamento para analisar dados longitudinais de forma eficaz.

Novos métodos melhoram a tomada de decisão permitindo que os alunos se abstinham de agir.

Um novo método melhora a eficiência e a precisão da inferência variacional.

Apresentando um algoritmo pra tomar decisões melhores com recompensas incertas em cenários complexos.

O GROS combina vários estimadores pra melhorar a precisão na análise de dados.

O MIM-Reasoner otimiza a disseminação de informações em várias plataformas de mídia social.

Uma nova abordagem pra tomar decisões usando amostras mínimas.

Um novo método melhora a qualidade da imagem afetada por ruído de speckle usando aprendizado de máquina.

Um novo método melhora o aprendizado causal, mesmo com dados faltando e relações cíclicas.

Esse estudo investiga como o ajuste fino com LoRA influencia o agrupamento de tokens em modelos Transformer.

Novos métodos melhoram a amostragem de distribuições complexas usando equações HJB e Tensor Train.

Apresentando um método pra melhorar os testes de significância na análise de regressão.

Um novo método pra melhorar modelos de difusão sem perder a diversidade nas saídas geradas.

Esse estudo melhora a tomada de decisão ao adicionar a opção de se abster em problemas de bandido de múltiplos braços.

Um novo método melhora a precisão da modelagem de substitutos usando princípios físicos.

Explorando a interseção da teoria das categorias e frameworks de deep learning.

Um método que usa expressões de Fourier pra analisar redes neurais modernas de forma eficaz.

Novos métodos melhoram a segurança no aprendizado por reforço enquanto otimizam o desempenho em ambientes com restrições.

Uma olhada em como modelos melhorados por gradientes aumentam a precisão preditiva.

Métodos pra reduzir dimensões enquanto preserva estruturas de dados.

O DAGnosis melhora a confiabilidade dos dados ao identificar inconsistências de forma eficaz.

Um método pra aproximar o equilíbrio entre justiça e precisão em modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a tomada de decisão na otimização bayesiana, focando na qualidade da solução.

Um novo método protege preferências pessoais enquanto permite classificações úteis.

Examinando uma nova maneira de otimizar escolhas com base em custo e recompensa.

Novo framework melhora a avaliação de algoritmos de otimização pra aprendizado de máquina.

Apresentando uma forma mais simples de treinar modelos generativos implícitos usando Perda Estatística Invariante.

Um novo método melhora a detecção de anomalias gerenciando a incerteza de forma eficaz.

COPER simplifica a clusterização de múltiplas visões ao integrar aprendizado de representação e tarefas de clusterização.