Estatística - Aprendizagem automática

Um olhar sobre como o Thompson Sampling ajuda na tomada de decisão em situações de incerteza.

Apresentando um novo método pra avaliar a qualidade dos dados em machine learning.

Esse estudo apresenta novos algoritmos pra aprender redes Bayesianas usando técnicas de aprendizado online.

Esse estudo examina como a curiosidade impacta a eficiência da exploração em agentes artificiais.

Um método pra melhorar a análise de dados distribuídos e de alta dimensão em várias áreas.

Apresentando o SGBD: uma técnica pra melhorar a eficiência da amostragem Bayesiana.

Esse artigo apresenta métodos para otimizar avaliações levando em conta os custos de troca na Otimização Bayesiana.

Novos métodos melhoram a eficiência da filtragem de Kalman e as estimativas de incerteza em configurações de alta dimensão.

Novo método melhora a quantificação da incerteza em modelos treinados de forma adversarial.

Um novo método cria intervalos de previsão confiáveis usando dados diversos enquanto garante a privacidade.

As técnicas de aprendizado de máquina estão avançando o estudo de 3-variedades complexas e suas triangulações.

O WGBoost oferece previsões probabilísticas avançadas e um melhor gerenciamento da incerteza em várias áreas.

Esse artigo fala sobre novas ideias em regressão causal pra melhorar a tomada de decisão.

Analisando o efeito de saturação na Regressão por Kernel Ridge e suas implicações para previsões.

Uma nova forma de medir a justiça nas admissões de faculdades e avaliações de crédito.

Entendendo as complexidades de avaliar os efeitos de um único tratamento em designs fatoriais.

Esse artigo fala sobre métodos para criar intervalos de previsão mais estreitos em condições de dados que mudam.

Um jeito de avaliar a confiabilidade dos resultados da IA na saúde e em outras áreas.

Novas técnicas melhoram o mapeamento de estados em mecânica quântica e aprendizado de máquina.

LaT-PFN melhora a previsão usando contexto e dados sintéticos para fazer previsões.

Explorando feedback limitado em tarefas de classificação de aprendizado de máquina.

Um método pra lidar com erros de dados em análise de alta dimensionalidade.

Analisando os modelos que já existem dá pra ver como o desempenho dos modelos de linguagem muda conforme eles vão ficando maiores.

Uma nova estrutura pra escolher fontes de informação enquanto minimiza erros de classificação e custos.

Um modelo híbrido melhora as previsões das tendências e intervenções da COVID-19.

Saiba como um novo modelo lida com a perda de clientes e melhora as estratégias de retenção.

Novos métodos melhoram a análise de fNIRS usando dados sintéticos e aprendizado de máquina.

Este artigo fala sobre como melhorar o aprendizado a partir de feedback humano imperfeito em sistemas de recomendação.

Um novo método de MCMC melhora a eficiência na análise de dados complexos.

Aprenda como as Árvores Colaborativas podem esclarecer as interações entre variáveis na análise de dados.

Um estudo que revela os fatores que influenciam o aprendizado em contexto nos Transformers.

Explorando os pontos fortes e fracos do SGD local em diferentes ambientes de dados.

Um novo método melhora as estimativas de efeito do tratamento em conjuntos de dados complexos.

Esse estudo investiga os limites de precisão e robustez em modelos de aprendizado de máquina.

Esse artigo apresenta um modelo pra analisar conjuntos de dados diversos de forma eficaz.

Uma olhada na Otimização por Enxame de Partículas e suas aplicações em várias áreas.

Descubra como os computadores de reservatório estocásticos estão mudando o cenário do aprendizado de máquina.

Esse estudo apresenta um método pra analisar conjuntos de dados biológicos complexos de forma eficaz.

Apresentando Caminhos de Difusão para detecção eficiente de OOD usando um único modelo.

Um novo método melhora as previsões de vento usando modelos estatísticos e integração de dados.