Estatística - Aprendizagem automática

Um novo modelo prevê mensagens de dados de conjunção para operações de satélite mais seguras.

Um olhar sobre a importância de proteger dados pessoais na tecnologia.

Analisando maneiras de melhorar as decisões de tratamento usando dados de ensaios diversos.

Uma olhada no método da Bola Pesada na otimização para uma convergência melhor.

PCA-Net junta PCA e redes neurais pra melhorar a análise de dados.

Esse artigo fala sobre como melhorar a robustez de modelos em dados de streaming contra ataques adversariais.

Uma nova abordagem pra melhorar a segurança da rede com previsões de atividade mais precisas.

Descubra como o qEUBO melhora a tomada de decisões com base nas preferências dos usuários.

Explorando aprendizado federado na tomada de decisão com bandits contextuais e preservação de privacidade.

Saiba como o Sparse Joint Shift lida com mudanças nas distribuições de dados de forma eficaz.

Um novo método melhora a análise de interações em redes complexas.

Uma olhada nos benchmarks NAS e seu impacto no design de redes neurais.

Esse artigo fala sobre como os limites PAC-Bayesian melhoram as previsões para sistemas LTI usando dados finitos.

Um olhar sobre como as máquinas aprendem a tomar decisões em situações de incerteza.

A pesquisa tem como objetivo melhorar a representação de dados usando métodos não lineares e estruturas temporais.

Um novo método para otimizar aprendizado de máquina mantendo a ortogonalidade de forma eficiente.

Explorando a superparametrização e funções de ativação em redes neurais e seu impacto na performance.

Um método melhora a correção de imagem para lentes olho de peixe usando suposições de grade da cidade.

Explorando métodos de extragradiente pra resolver problemas complexos de otimização.

Apresentando um novo modelo IRT que melhora a estimativa de parâmetros para avaliações.

Explore as últimas tendências em classificação multiclasse e aprendizado online.

Esse artigo apresenta uma abordagem eficiente para aprender embeddings de dados em machine learning.

Um novo método para analisar eficientemente conjuntos de dados complexos usando mapas de transporte sem colisão.

O Abstractor melhora a forma como as máquinas entendem relações no processamento de dados.

O Monte Carlo Langevin microcanônico melhora a eficiência de amostragem em sistemas complexos.

Este artigo examina os desafios da ICA e explora métodos para melhorar.

Um olhar sobre otimização restrita e suas aplicações no mundo real.

O DistilBERT oferece uma alternativa mais leve e rápida para tarefas de processamento de língua italiana.

Examinando a Otimização Convexa Estocástica Diferencialmente Privada em diferentes contextos.

Esse artigo fala sobre a regularização de gradiente por exemplo em deep learning pra melhorar a performance dos modelos.

Métodos simples costumam superar algoritmos complexos na análise de séries temporais.

Uma estrutura pra analisar representações aprendidas sem exemplos rotulados.

Combinando aprendizado de máquina e métodos de pareamento para uma análise mais clara dos efeitos do tratamento.

Modelos INGARCH neurais melhoram a análise de dados de contagem para previsões mais precisas.

A falta de dados estruturada complica a análise de dados em machine learning.

Novas ideias sobre temperamento paralelo melhoram a eficiência de amostragem para distribuições complexas.

Uma nova abordagem melhora a compreensão da importância das características em modelos de IA.

Um método pra melhorar simulações em teorias quânticas de campo em rede usando Fluxo Normalizante Condicional Auto-regressivo Local.

Apresentando um método para usar dados sem rótulo em Redes Neurais Bayesianas para melhores previsões.

Uma olhada em como sistemas lineares reagem ao longo do tempo sob influências aleatórias.