Estatística - Aprendizagem automática

Descubra como o aprendizado multitarefa melhora o desempenho da IA em várias tarefas.

Uma nova maneira de aprender GMMs enquanto garante a privacidade dos dados.

Descubra como os Gráficos de Dependência Causal esclarecem os processos de tomada de decisão da IA.

Um novo modelo prevê parâmetros para acelerar o treinamento de redes neurais.

Aprenda como DRO e transporte ótimo melhoram a tomada de decisões em meio à incerteza.

Técnicas pra melhorar a precisão de aprendizado de máquina mesmo com conjuntos de dados pequenos.

Uma nova maneira de melhorar as previsões de conexões de rede que estão faltando.

Examinando métodos pra achar grupos pequenos em redes grandes.

Uma visão geral do aprendizado PAC e suas aplicações no desenvolvimento de algoritmos.

Explore como a atribuição sequencial de probabilidade ajuda em previsões precisas em várias áreas.

Explorando métodos pra melhorar previsões de Random Forest em estudos espaciais.

Explorando como a simetria melhora o desempenho das redes neurais em várias tarefas.

Um olhar sobre o aprendizado contrastivo e suas implicações para o aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem melhora o aprendizado de máquina ao integrar grupos de Lie em métodos bayesianos.

Um novo método melhora a eficiência na tomada de decisões entre múltiplos agentes.

Explore métodos para estimar erros de generalização em modelos de aprendizado de máquina.

Este artigo analisa a robustez dos vetorizadores de texto em lidar com mudanças de entrada.

Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão em ambientes com recompensas extremas.

TANGOS melhora o desempenho de deep learning em dados tabulares por meio da especialização dos neurônios.

Um estudo sobre como usar núcleos neurais para grandes conjuntos de dados por meio de computação paralela.

Analisando as conexões aleatórias em redes de Erdős-Rényi dá pra sacar umas coisas sobre o comportamento da rede.

Uma olhada em como os MSTs melhoram as técnicas de agrupamento de dados.

Explore métodos pra avaliar a importância das características na previsão de resultados.

Um novo método melhora a eficácia da PCA em ambientes de dados ruidosos e mal condicionados.

Uma nova estrutura melhora a precisão do modelo em cenários de classificação de cauda longa.

Uma visão geral do problema do Multi-Armed Bandit e suas aplicações.

Apresentando um método pra melhorar a análise dos sinais do cérebro usando matrizes de covariância.

Analisando como a inicialização de peso afeta o desempenho de redes neurais durante o treinamento.

Apresentando uma nova abordagem para técnicas eficazes de compressão de modelos para redes neurais.

Um olhar sobre métodos para análise de dados confiável com amostras pequenas.

Novo algoritmo baseado em dados melhora a eficiência na identificação de bons braços.

Um método que melhora a estimativa de efeito causal em resultados de saúde por meio de abordagens estatísticas inteligentes.

Uma olhada em como a complexidade da função afeta o desempenho do modelo.

Esse estudo avalia o desempenho de VAE em imagem biológica usando criomicroscopia eletrônica.

Um guia pra ajustar parâmetros em SVMs e árvores aumentadas pra ter mais precisão.

Esse artigo fala sobre um novo método pra fazer previsões precisas mantendo a privacidade.

Uma nova abordagem melhora a codificação esparsa para uma melhor representação e análise de dados.

Acompanhe as mudanças nas explicações do modelo pra manter a performance ao longo do tempo.

Um método simplificado pra otimizar o desempenho dos anúncios no marketing online.

Explorando aplicações de aprendizado por reforço para sistemas de controle não lineares complexos.