Estatística - Aprendizagem automática

Novos métodos melhoram a eficiência de redes neurais profundas para dispositivos com recursos limitados.

Explore vários modelos usados para classificação de dados e estimativa de incerteza.

Aprenda como redes prescritivas melhoram as decisões de tratamento na saúde personalizada.

Uma nova abordagem pra facilitar a gestão de dados de alta dimensão.

Analisando como a informação molda a tomada de decisão em situações complexas.

Aprenda métodos eficazes para lidar com o problema do bandido sonolento na tomada de decisões.

Exploração é a chave pra treinar os agentes de forma eficaz em aprendizado por reforço multitarefa.

Analisando o surgimento de características em modelos de geração de imagem e áudio.

Um novo método aumenta a eficiência no aprendizado por reforço através de uma estimativa precisa do gradiente de política.

Um novo método melhora a detecção OOD focando nas informações de gradiente.

Uma nova abordagem para regressão usando Processos Gaussianos de Deep Horseshoe pra melhorar a seleção de variáveis.

Um novo método de IA melhora o agendamento em ambientes de tarefas incertas.

Aprenda como os engenheiros lidam com incertezas para fazer designs mais seguros.

Um novo método melhora a precisão das previsões de séries temporais em indústrias de processo.

Aprenda como o ruído de cauda pesada melhora a privacidade em modelos de machine learning.

Um método eficiente pra ajustar modelos complexos usando dados probabilísticos.

Uma olhada nas redes de Hopfield para reconhecimento de padrões e armazenamento de memória.

Estratégias pra melhorar o desempenho do modelo em meio a mudanças na distribuição dos dados.

Um novo método melhora a clareza na análise de interações genéticas usando aprendizado de máquina.

Novo método melhora a quantificação de incerteza em DeepONets usando Inversão de Kalman em Conjunto.

Uma nova abordagem pra resolver modelos de Ising de forma eficiente usando redes neurais.

Aprenda como os modelos de difusão melhoram a qualidade de imagem e áudio reduzindo o ruído.

Um método que combina o operador de Koopman e abordagens de kernel para melhorar o controle de sistemas não lineares.

Analisando os desafios de desempenho enfrentados por algoritmos invariantes à rotação em cenários de dados ruidosos e esparsos.

Estratégias para melhorar autoencoders variacionais no manuseio de conjuntos de dados incompletos.

Um novo método reduz a complexidade em dados categóricos hierárquicos para melhorar as previsões.

Esse artigo explora como a previsão conformal melhora a tomada de decisão em ambientes incertos.

Este artigo examina os sistemas de aprendizado online e seus desafios em relação a restrições desconhecidas.

Entendendo o impacto de ataques adversariais em modelos de aprendizado de máquina.

Este artigo fala sobre usar classificação para funções de valor em aprendizado por reforço profundo.

Explorando o impacto de dados públicos na privacidade diferencial em aprendizado de máquina.

Novas técnicas aumentam a eficiência dos modelos de difusão para tarefas generativas.

Uma nova abordagem pra melhorar a quantificação de incertezas em dados de séries temporais multidimensionais.

Um novo método melhora a otimização de simulações complexas reduzindo a incerteza.

Aprenda como o aprendizado contrastivo melhora a previsão e o planejamento de séries temporais.

PCA reduz a complexidade dos dados enquanto mantém informações importantes em várias áreas.

Empilhar melhora a eficiência no treinamento de redes neurais profundas ao aproveitar o conhecimento existente.

Uma nova estrutura melhora a compreensão da otimização bayesiana através dos valores de Shapley.

Explorar novas maneiras de identificar melhor anomalias em dados funcionais.

Um novo método pra estimar relações indiretas em dados complexos.