Estatística - Aprendizagem automática

Esse artigo fala sobre aprendizado contínuo de relações causais sem perder o conhecimento anterior.

Uma nova abordagem usando o operador Koopman pra gerenciar sistemas complexos.

Novo método simplifica a análise de dados complexos em modelos lineares generalizados.

Saiba mais sobre a distância Gromov-Wasserstein e suas aplicações em várias áreas.

O método KSOS melhora a análise e a previsão em sistemas dinâmicos usando técnicas de núcleo.

Este estudo apresenta um modelo pra analisar as interações entre desenvolvimento e herança em organismos.

Esse método estima as vias celulares usando dados limitados de snapshot.

Melhorando o desempenho de aprendizado de máquina através da interação dinâmica entre dados e modelos.

Um novo método melhora a confiabilidade dos modelos climáticos em prever as condições futuras.

Combinando física e deep learning pra melhorar a modelagem do comportamento de materiais.

Um método pra limpar gráficos barulhentos e melhorar o desempenho de GNN.

Esse artigo propõe novas métricas pra medir o desentrelaçamento em dados complexos.

Uma nova abordagem combina inferência variacional e amostragem de importância resfriada para análise de dados.

Um estudo analisa quão bem o programa iThrive funcionou entre os funcionários.

Um novo método melhora a classificação ajustando modelos a padrões de dados que mudam.

Um novo método integra a ajuda humana pra melhorar o aprendizado OOD em modelos de machine learning.

Novos métodos combinam estimativa de densidade e deep learning pra detectar anomalias de forma eficaz.

Aprenda como processos gaussianos lidam com a incerteza de previsão em aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a análise de distribuições de pontos em várias áreas.

Um método pra classificar dados de séries temporais complexos usando análise espectral.

Este artigo analisa como a dimensão intrínseca influencia o desempenho de redes neurais em diferentes tipos de imagem.

Um novo método revela informações sobre erros de previsão e complexidade do modelo.

Abordagem inovadora pra melhorar modelos de difusão sem complicar as ajustes.

Uma nova abordagem bayesiana melhora a modelagem de sistemas complexos e suas dinâmicas.

A SwipeRx usa IA pra dar recomendações personalizadas de farmácias e melhorar o cuidado com os pacientes.

Um novo método melhora o aprendizado ativo em tarefas baseadas em grafo com rotulagem limitada.

Novos limites de erro melhoram a confiabilidade do GPR em áreas sensíveis à segurança.

Pesquisando como aprender operadores e lidar com erros de forma eficaz em espaços de funções.

Um novo método melhora a compreensão da importância das características em aprendizado de máquina.

Aprenda como as simetrias de grupos podem melhorar modelos de classificação em aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem pra melhorar a precisão da classificação usando a teoria PAC-Bayesiana.

Analisando como abordagens bayesianas melhoram a avaliação de desempenho estrutural por meio da quantificação de incertezas.

COG melhora a mistura de variáveis latentes em modelos generativos.

Analisando como a regularização de entropia melhora a tomada de decisão em ambientes incertos.

O aprendizado de espaço de estado melhora a análise de séries temporais com mais precisão e flexibilidade.

Uma nova abordagem para inferência causal usando métodos flexíveis de coleta de dados.

Descubra como o método Deep Limit Model-free melhora as previsões e a gestão da incerteza.

Método inovador combina aprendizado de máquina e física para resolver equações diferenciais.

Um novo algoritmo melhora a tomada de decisão em ambientes complexos usando dados históricos.

Sistemas automatizados melhoram o diagnóstico dos trens, levando a consertos mais rápidos e menos atrasos.