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Matemática - Teoria Estatística
RSSUm olhar sobre a estimativa de densidade de kernel e sua importância na análise de dados complexos.
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Aprenda sobre modelos inovadores para analisar razões de chances em várias áreas.
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Aprenda como as funções de dependência local mostram as interações entre variáveis aleatórias.
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Aprenda como fazemos palpites inteligentes sobre a duração das coisas.
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Descubra jeitos de melhorar a compreensão de sistemas complexos usando dados de séries temporais.
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Aprenda a descobrir se os dados de séries temporais se comportam como ruído branco.
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Entendendo a censura e a estimativa em testes de vida útil.
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Um olhar sobre como várias medições de distância impactam formas e dados.
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Um olhar sobre como a análise de variação melhora nossa compreensão de causa e efeito.
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Aprenda como a Amostragem por Importância e o IMH estimam distribuições em estatística.
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Aprenda como a Profundidade Espacial de Wasserstein ajuda a entender dados complexos.
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Aprenda como redes neurais densas analisam dados complexos ao longo do tempo e do espaço.
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Apresentando uma rede neural de gravata borboleta inovadora pra uma previsão melhor e gestão de incertezas.
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Saiba como a Matriz de Colisão ajuda na tomada de decisões em várias áreas.
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Explorando os papéis do ruído aditivo e multiplicativo em vários sistemas.
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Aprenda como a covariância de Gini parcial melhora a análise de dados de alta dimensão e de cauda pesada.
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Aprenda como os algoritmos de NN recomendam opções mesmo quando enfrentam informações faltando.
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Examinando os efeitos do tratamento através de métodos adaptativos em dados existentes.
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Aprenda como mapas unimodais nos ajudam a prever mesmo com barulho.
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Aprenda sobre outliers adversariais e de cauda pesada na análise de dados.
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As máquinas aprendem de forma eficiente escolhendo os dados mais úteis para treinar.
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Uma olhada rápida na detecção de comunidades dentro de redes e suas aplicações.
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Uma olhada no aprendizado federado e seu papel na privacidade dos dados.
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Uma olhada nos estimadores de traço gaussiano e suas aplicações em estatística.
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O CARA melhora a medicina personalizada alinhando tratamentos com as características do paciente.
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Aprenda como métodos bayesianos podem melhorar o treinamento de redes neurais.
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Analisando a ligação entre diabetes e Doença Renal Crônica em meio a vários fatores de saúde.
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Analisando como as regiões influenciam umas às outras por meio de modelos espaciais autorregressivos dinâmicos.
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Um novo método melhora a detecção de bordas apesar dos desafios do barulho.
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