Uma nova abordagem melhora a compreensão das relações de dados em aprendizado de máquina.
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Estatística - Aprendizagem automática
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Este artigo apresenta um método para melhorar a justiça em modelos de aprendizado de máquina com múltiplas saídas.
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Novas tecnologias buscam melhorar o atendimento a pacientes com cânceres ginecológicos raros.
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Os prosumers equilibram a oferta e a demanda de energia no desafiador mercado do Irã.
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Uma olhada nos desafios e insights da regressão kernel em configurações de alta dimensão.
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Um novo método melhora a análise de dados funcionais levando em conta a direcionalidade.
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Analisando como a flexibilidade nos modelos melhora a precisão das previsões através de ajustes dinâmicos.
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Um novo método melhora modelos generativos ao integrar regras físicas para movimentos realistas.
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Explore o pacote psvmSDR para uma redução de variáveis eficiente na análise de dados.
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Um novo método melhora a seleção de temperatura para uma amostragem estatística mais eficiente.
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Um novo método combina técnicas estatísticas e aprendizado de máquina para previsões melhores da altura das ondas.
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Uma olhada em como o IRL melhora o desempenho e a diversidade dos modelos de linguagem.
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Este artigo explora como métodos bootstrap melhoram a estabilidade e a robustez em modelos SGD.
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Uma visão geral dos métodos de amostragem ótimos na aproximação de mínimos quadrados.
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O COCA melhora as simulações juntando machine learning com física pra ter mais precisão.
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Descubra como os modelos BCART melhoram a previsão de sinistros no seguro.
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Este artigo fala sobre métodos para melhorar as estimativas em estudos de caso-controle com dados desequilibrados.
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Um novo método combina dados diversos pra entender melhor as relações de causa e efeito.
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Uma olhada em como grafos esparsos se relacionam com seus grafos linha e propriedades.
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Um novo método melhora a detecção de dados inesperados em modelos de aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora a análise de tomada de decisão com redes neurais em estruturas bayesianas.
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A Mamba oferece uma nova forma de analisar sistemas complexos usando aprendizado de máquina.
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Uma nova abordagem para avaliar modelos de ML usando a Teoria da Resposta ao Item para obter insights melhores.
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Uma nova forma de entender as relações variáveis em ambientes em mudança.
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AdEMAMix melhora a eficiência do treinamento equilibrando gradientes recentes e antigos.
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Uma olhada nos intervalos de confiança em aprendizado com poucos exemplos e seu impacto na avaliação de modelos.
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Uma nova abordagem de auto-ensemble melhora a resiliência do modelo a mudanças adversariais.
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Uma olhada mais de perto em como a CRL identifica relações causais nos dados.
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Analisando as taxas que as células nervosas do cérebro processam informações.
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Um olhar sobre como a predição conformal melhora a quantificação da incerteza na biologia.
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Um novo método melhora a análise de séries temporais usando regressão simbólica e técnicas de busca em árvore.
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Este artigo explica métodos para estimar efeitos causais em redes com variáveis ocultas.
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Esse modelo melhora a análise de dados temporais com espaçamento irregular em várias áreas.
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Uma olhada em como as redes neurais aprendem e se adaptam ao longo do tempo.
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