Estatística - Aprendizagem automática

A gente desenvolve métodos pra refinar modelos usando observações ruidosas e indiretas.

Novos kernels melhoram a análise de dados através de interações complexas de funções.

Explorando questões de justiça em modelos de linguagem de IA e suas implicações.

Métodos inovadores pra simular processos de difusão complexos mostram um grande potencial em várias áreas.

Esse artigo explora o comportamento do algoritmo EM na regressão linear mista pra melhorar a precisão do modelo.

Explorando melhorias na previsão de padrões pontuais usando Aprendizado de Processos Pontuais.

Explorar métodos para lidar com dados esparsos de alta dimensão na análise de regressão.

Um novo método pra melhorar as recomendações de artigos usando dados históricos dos usuários.

Analisando o papel das variedades matriciais em melhorar modelos de deep learning.

Novos algoritmos melhoram a regressão linear online para ambientes dinâmicos.

Novos métodos melhoram a eficiência na resolução de equações complexas através de modelos baseados em dados.

Um novo método melhora a inferência variacional para relações de dados complexas.

Avaliar como confiar em especialistas humanos afeta a precisão das previsões em modelos de ML.

A CALDERA oferece uma compressão de modelo eficiente, mantendo o desempenho em ambientes com recursos limitados.

Uma olhada no algoritmo FedQ-Advantage no aprendizado por reforço federado.

Um novo algoritmo melhora a qualidade da imagem usando modelos de difusão e MCMC.

Analisando o impacto das máscaras de atenção e da normalização de camadas em modelos de transformadores.

Uma nova abordagem pra combinar métodos de design pra ter resultados melhores na engenharia de DNA e proteínas.

Apresentando algoritmos pra equilibrar múltiplos objetivos em tarefas de otimização.

Apresentando um novo método para melhores soluções em tarefas complexas de engenharia e robótica.

Uma nova maneira de avaliar a precisão do modelo sem rótulos durante mudanças nos dados.

Explorando as últimas novidades em modelos pra processar sequências longas de dados.

Esse estudo analisa como a semelhança entre tarefas afeta o aprendizado contínuo em redes neurais.

Um novo método melhora a estimativa da matriz de covariância sem suposições rígidas.

Apresentando um método que integra aprendizado de máquina com estatística tradicional de forma eficaz.

Uma visão geral das redes neurais, sua estrutura e aplicações em várias áreas.

Os algoritmos equilibram a qualidade da aproximação e a consistência em ambientes dinâmicos.

Este artigo fala sobre como criar testes de hipótese confiáveis, mesmo com corrupção de dados.

Uma visão geral da tomada de decisão sob incerteza com o modelo de streaming.

Estratégias pra melhorar a precisão preditiva em modelagem estatística através de uma melhor gestão do SNR.

Aprenda como o aprendizado online bayesiano adapta modelos com dados que chegam.

Esse artigo explora a relação entre NMF e LDA na análise de dados.

Novo algoritmo consegue baixa frustração em ambientes de aprendizado dinâmicos sem conhecimento prévio.

Apresentando uma nova forma de identificar fatores escondidos em dados biológicos.

Discutindo a justiça a longo prazo na tecnologia e seu impacto social.

Novos métodos melhoram o design molecular medindo a incerteza das previsões.

Esse artigo fala sobre métodos pra identificar relações causais em modelos lineares não gaussianos.

Novo método melhora a compreensão de estados e sistemas quânticos complexos.

Uma olhada nos métodos de regressão não paramétrica usando gráficos geométricos e abordagens bayesianas.

Este artigo analisa questões relacionadas ao treinamento e à estabilidade de redes neurais.