Estatística - Aprendizagem automática

Novos métodos baseados em dados melhoram o desempenho da cobertura delta para os traders.

Uma nova abordagem melhora a quantificação da incerteza em modelos de aprendizado de máquina.

Um estudo sobre a eficácia de métodos de agrupamento em vários cenários.

Este artigo examina os efeitos de profundidade e ruído em poly-GNNs para aprendizado semi-supervisionado.

Explore métodos para preencher dados faltantes em matrizes grandes de forma eficaz.

Um estudo sobre como identificar relações causais em meio a variáveis ocultas e erros de medição.

Uma olhada no funcionamento do otimizador Adam e na convergência no treinamento de IA.

Métodos que usam hipernets se destacaram em prever retornos de ativos em competições recentes.

Pesquisas mostram como os modelos de aprendizado de máquina tão bem em entender comportamento relacionado à aritmética modular.

AutoScale melhora a mistura de dados para um treinamento eficiente de grandes modelos de linguagem.

Analisando como os jogadores adaptam estratégias com diferentes quantidades de informação.

Esse método melhora a eficiência da análise de dados em conjuntos de dados grandes e complexos.

Um olhar sobre como os modelos preveem dados não vistos.

Um olhar sobre como o RL distribucional transforma a tomada de decisão ao entender distribuições de resultados.

Aprenda como o eBay pode melhorar a gestão de falhas de fornecedores com insights de dados.

Um guia prático pra escolher algoritmos de aprendizado por reforço de acordo com suas necessidades.

A amostragem persistente melhora a eficiência em métodos de Monte Carlo sequenciais para análise de dados.

Descubra como o CMC identifica relações causais em dados de séries temporais.

Uma abordagem flexível pra lidar com dados faltantes na pesquisa integrada.

Um novo modelo separa timbre e estrutura pra criar áudio melhor.

Um novo framework melhora a estimativa de valores extremos usando técnicas de otimização robusta em relação à distribuição.

Apresentando um modelo para melhores conexões e agrupamentos em redes.

Este artigo destaca o papel crucial da incerteza na IA.

Explorando o desaprender certificado e seu papel na proteção da privacidade dos dados.

Um novo método melhora a compreensão da expressão gênica nos tecidos.

Entender como as seguradoras ajustam as ofertas pra atingir suas metas.

Integrar a quantificação de incerteza no DeepONet melhora as previsões em sistemas físicos complexos.

Este estudo analisa explicações contrafactuais e o impacto de técnicas de balanceamento nas previsões de sucesso dos alunos.

Descubra como modelos neurais melhoram a precisão e flexibilidade na precificação de opções.

Explorando novas maneiras de tomar decisões justas em sistemas de aprendizado de máquina.

Novos modelos facilitam o manuseio de dados baseados em funções em várias áreas.

Explorando jeitos de prever eventos futuros a partir de dados que tão sempre rolando.

Esse artigo explica a Regressão Ridge com Kernel e sua relevância em aprendizado de máquina.

Um novo modelo pra gerenciar as dependências de itens na previsão do comportamento do cliente.

Uma olhada no RapPCA, um método que melhora a forma como lidamos com dados complexos.

Este artigo examina a metaconsistência em modelos estatísticos para sistemas imprevisíveis.

Esse estudo melhora a aprendizagem ativa usando derivadas pra fazer previsões melhores.

Um novo método melhora as previsões enquanto controla os custos na saúde.

InfoIGL melhora o desempenho das redes neurais gráficas em diferentes ambientes de dados.

Um jeito de melhorar como os modelos de aprendizado de máquina lidam com dados novos.