A Symile combina diferentes tipos de dados pra ter insights e entendimentos mais profundos.
Adriel Saporta, Aahlad Puli, Mark Goldstein
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Estatística - Aprendizagem automática
RSSO VQShape simplifica a análise de séries temporais através de formas e padrões que dá pra entender.
Yunshi Wen, Tengfei Ma, Tsui-Wei Weng
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Saiba como a Escala de Ruído Gradiente impacta o treinamento e desempenho de modelos de IA.
Gavia Gray, Aman Tiwari, Shane Bergsma
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Pesquisadores melhoram a detecção de tumores em exames de ressonância magnética em camundongos usando nnU-Net.
Piotr Kaniewski, Fariba Yousefi, Yeman Brhane Hagos
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Pesquisadores revelam como padrões ocultos melhoram o aprendizado da IA com dados complexos.
Charles Arnal, Clement Berenfeld, Simon Rosenberg
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Explore como as conexões em redes moldam o comportamento e a influência entre as pessoas.
Yufeng Wu, Rohit Bhattacharya
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Um guia pra entender o desempenho de modelos de IA usando o framework FEET.
Simon A. Lee, John Lee, Jeffrey N. Chiang
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Um modelo flexível pra uma análise de dados melhor e uma compreensão causal.
Daniel de Vassimon Manela, Laura Battaglia, Robin J. Evans
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Uma nova estrutura garante desempenho justo em todos os dispositivos no aprendizado federado.
Shogo Nakakita, Tatsuya Kaneko, Shinya Takamaeda-Yamazaki
― 6 min ler
Aprenda como a explicabilidade melhora a confiança e o desempenho em machine learning.
Davin Hill, Josh Bone, Aria Masoomi
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Aprenda como a regularização melhora a estabilidade das Redes Neurais Gráficas.
Maya Bechler-Speicher, Moshe Eliasof
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Uma olhada em como o CRM melhora os modelos de previsão e controla a incerteza.
Sima Noorani, Orlando Romero, Nicolo Dal Fabbro
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O SCP ajuda a prever resultados enquanto considera mudanças de comportamento estratégico.
Daniel Csillag, Claudio José Struchiner, Guilherme Tegoni Goedert
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Aprenda como os cientistas prevêm movimentos usando métodos inteligentes como filtragem de partículas.
Xiaoyi Su, Zhixin Zhou, Rui Luo
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O G-SPARC oferece soluções para nós de inicialização a frio em aprendizado de grafos.
Yahel Jacobs, Reut Dayan, Uri Shaham
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Saiba sobre predição conformal e seus métodos para fazer palpites precisos.
Ulysse Gazin, Ruth Heller, Etienne Roquain
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Uma olhada na probabilidade, GMMs e suas aplicações em diferentes áreas.
Gonzalo Contador, Pedro Pérez-Aros, Emilio Vilches
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Explore como a consistência cíclica e os modelos de linguagem melhoram a qualidade da tradução automática.
Jianqiao Wangni
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Um novo modelo aborda o desafio do tempo incerto de eventos em várias áreas.
Xiuyuan Cheng, Tingnan Gong, Yao Xie
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Esse modelo traz um jeito novo de analisar dados complexos com várias categorias.
Daniel J. W. Touw, Michel van de Velden
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A TAMA oferece soluções inovadoras pra detectar anomalias em séries temporais com insights claros.
Jiaxin Zhuang, Leon Yan, Zhenwei Zhang
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Explorando a esparsidade de ativação pra melhorar a eficiência de modelos de linguagem.
Yuqi Luo, Chenyang Song, Xu Han
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Novos métodos melhoram GNNs usando identificadores únicos pra uma distinção de gráfico melhor.
Maya Bechler-Speicher, Moshe Eliasof, Carola-Bibiane Schönlieb
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Um olhar sobre como variáveis impactam as previsões de machine learning.
Xiaohan Wang, Yunzhe Zhou, Giles Hooker
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Explorando como o tamanho do modelo afeta a performance na detecção OOD.
Mouïn Ben Ammar, David Brellmann, Arturo Mendoza
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Descubra como a matriz Gauss-Newton melhora a eficiência do treinamento de redes neurais.
Jim Zhao, Sidak Pal Singh, Aurelien Lucchi
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O SpecRaGE melhora como os computadores aprendem a partir de fontes de dados misturadas.
Amitai Yacobi, Ofir Lindenbaum, Uri Shaham
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Explorando a importância de conjuntos de previsões no desenvolvimento de medicamentos.
Ji Won Park, Robert Tibshirani, Kyunghyun Cho
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Aprenda como tensores de baixa classificação facilitam previsões em sistemas complexos.
Madeline Navarro, Sergio Rozada, Antonio G. Marques
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Um novo método combina experiências e tomada de decisão pra resultados melhores.
Daolang Huang, Yujia Guo, Luigi Acerbi
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Aprenda como a mudança de rótulo afeta o aprendizado de máquina e descubra métodos para lidar com isso.
Ruidong Fan, Xiao Ouyang, Hong Tao
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Um framework pra melhorar a clareza e reduzir explicações conflitantes em machine learning.
Sichao Li, Quanling Deng, Amanda S. Barnard
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Um novo método melhora a análise de dados enquanto preserva a privacidade.
Julien Nicolas, César Sabater, Mohamed Maouche
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ElasTST melhora a previsão de séries temporais em vários horizontes de maneira eficiente.
Jiawen Zhang, Shun Zheng, Xumeng Wen
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Uma nova abordagem ajuda as máquinas a aprender com dados desconhecidos.
Shengjie Niu, Lifan Lin, Jian Huang
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Aprenda como os algoritmos podem ajudar a escolher a melhor opção entre várias.
Kapilan Balagopalan, Tuan Ngo Nguyen, Yao Zhao
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Aprenda como copulas ajudam a revelar conexões nas relações de dados.
David Huk, Mark Steel, Ritabrata Dutta
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Descubra técnicas para estimar sinais no meio do barulho em várias áreas.
Dmitrii M. Ostrovskii
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Uma olhada em como a matriz de Bethe-Hessiana ajuda na detecção de comunidades.
Ludovic Stephan, Yizhe Zhu
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Usando dados pra melhorar o fluxo de tráfego e a mobilidade urbana em Dakar.
Henock M. Mboko, Mouhamadou A. M. T. Balde, Babacar M. Ndiaye
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