Explora como o aprendizado por reforço offline melhora a tomada de decisões analisando experiências passadas.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Explora como o aprendizado por reforço offline melhora a tomada de decisões analisando experiências passadas.
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Explorando o impacto das representações latentes no desempenho de aprendizado de máquina.
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Uma nova abordagem melhora modelos generativos pra ter saídas de melhor qualidade em várias áreas.
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Este estudo investiga ataques adversariais em aprendizado profundo, focando no desempenho de redes neurais convolucionais (CNN).
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Novos métodos melhoram a clareza das previsões de aprendizado de máquina.
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Um estudo comparando métodos de imputação pra lidar com dados faltantes em estruturas hierárquicas.
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Uma análise profunda dos principais aspectos e desafios do aprendizado federado descentralizado.
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Estudo aponta problemas que afetam a justiça nas explicações de IA entre diferentes grupos.
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Um olhar sobre como a gente avalia a qualidade das previsões.
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Apresentando o CAP pra melhorar a justiça e a eficiência nos modelos de aprendizado de máquina.
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Pesquisadores melhoram a seleção de anticorpos prevendo a "humanidade" através da análise de dados de patentes.
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Novas técnicas melhoram a inferência bayesiana em sistemas complexos e de alta dimensão.
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Explorando como o treinamento adversarial melhora a robustez do modelo através da purificação de características.
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Saiba como o P3LS permite o compartilhamento seguro de dados na fabricação.
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Um novo método melhora a comparação de modelos climáticos com observações do mundo real.
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Um método pra fazer testes bayesianos mantendo a privacidade da galera.
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Uma nova abordagem melhora a precisão na estimativa dos efeitos de tratamento contínuos em várias áreas.
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Combinando estatísticas bayesianas e teoria da decisão pra melhorar a tomada de decisão com dados incertos.
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Esse estudo explora redes neurais pra estimativa de função de score em modelos de difusão.
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Analisando como diferentes tratamentos impactam os resultados dos pacientes na saúde.
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Técnicas avançadas melhoram como os cientistas estudam os comportamentos moleculares na biologia e na química.
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Uma olhada na validação cruzada K-fold e sua eficácia na seleção de modelos.
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Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra melhorar a preparação de estados de spin quântico espremido.
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Entendendo ataques de exemplos não aprendíveis através da teoria dos jogos para uma proteção de dados melhor.
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Esse trabalho analisa as vantagens da atenção de múltiplas cabeças em relação à atenção de uma única cabeça em tarefas de aprendizado de máquina.
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Este artigo explora novos métodos na modelagem da curva de rendimento usando técnicas de aprendizado profundo.
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Novos métodos melhoram a estimativa em modelos científicos complexos.
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A análise de sobrevivência ajuda a prever quando eventos acontecem em várias áreas.
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Pesquisadores combinam fontes de dados pra melhorar as previsões de propriedades moleculares de forma eficiente.
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A exploração é essencial pra galera aprender e melhorar a tomada de decisão.
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Um método pra melhorar a classificação de dados usando técnicas de regularização.
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O BICauseTree oferece métodos transparentes pra estimar efeitos causais em várias áreas.
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Um novo método melhora a modelagem multidimensional sem altos custos computacionais.
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A teoria da aprendizagem credal traz novas ideias para adaptar modelos de aprendizado de máquina a dados que mudam.
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Esse artigo fala sobre como usar dados não rotulados pra melhorar modelos de aprendizado de máquina.
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Uma olhada em como as leis de escalabilidade influenciam a eficiência e a precisão das redes neurais.
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Um olhar sobre como os transformers mandam bem com dados não estruturados em tarefas de regressão.
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Um novo método melhora as estimativas de confiança em dados ambíguos.
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Apresentando o EP-learning pra estimar melhor os efeitos do tratamento.
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Esse método melhora a análise das relações entre variáveis usando amostras de dados menores.
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