Uma olhada na importância do Coeficiente de Aprendizado Local em modelos de aprendizado de máquina.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma olhada na importância do Coeficiente de Aprendizado Local em modelos de aprendizado de máquina.
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Investigando o impacto de ambientes aleatórios no comportamento de caminhadas aleatórias.
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Um estudo sobre como melhorar a tecnologia de radar pra dirigir com mais segurança.
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Uma olhada na confiabilidade do aprendizado de máquina e das redes neurais profundas.
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Esse artigo fala sobre estratégias pra melhorar a estimativa de hipergraUdo em programação bilevel.
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Um estudo sobre o comportamento de grafos marcados e suas estruturas locais.
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SymbolNet melhora a regressão simbólica usando redes neurais pra gerar modelos de forma mais eficiente.
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Esse estudo analisa a capacidade dos computadores quânticos da IBM de gerar números realmente aleatórios.
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Aprenda como melhorar a confiabilidade do produto através de métodos de teste avançados.
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Os testes de vida acelerados dão uma ideia da durabilidade e confiabilidade do produto.
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Explorando a eficácia de dados reais vs. dados sintéticos em modelos de séries temporais.
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Os raios gama oferecem insights importantes sobre eventos e condições cósmicas extremas.
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Esse artigo analisa a dinâmica de campos aleatórios e suas implicações geométricas.
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Um olhar sobre como as redes se comportam e se conectam em sistemas complexos.
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Um novo método melhora a calibração em classificação multiclasse de forma eficiente.
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Analisando a eficiência de aprendizado de algoritmos de cauda pesada e suas propriedades de generalização.
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Esse artigo apresenta novas técnicas de filtragem pra melhorar a modelagem econômica.
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Explorando os riscos de privacidade relacionados a ataques de inferência de membros em aprendizado de máquina.
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Explorando uma abordagem unificada pra melhorar a precisão e a consistência da classificação.
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Um novo método pra análise de dados de forma eficiente, mesmo com os outliers.
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Esse estudo analisa como o pré-condicionamento pode melhorar o desempenho do SGD em relação à regressão ridge.
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Uma nova abordagem reduz o viés em modelos de aprendizado de máquina com desbalanceamento de classes.
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Uma visão nova sobre testar tratamentos médicos busca resultados mais claros.
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Pesquisas mostram um comportamento inesperado da gravidade em sistemas estelares binários.
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Uma ferramenta flexível feita pra diferentes situações de rotulagem de dados.
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Um método em duas etapas melhora o desempenho do modelo em diferentes grupos de dados.
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Novos métodos melhoram a confiabilidade dos resultados em estudos de múltiplas hipóteses.
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Este estudo explora as bases teóricas dos modelos de difusão em tempo discreto na aprendizagem de máquina.
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Aprenda como os pesquisadores lidam com dados faltantes pra analisar efeitos causais.
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Explorando como as UDEs ajudam a entender os sistemas neurais com técnicas modernas.
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Esse método analisa a causalidade em séries temporais focando nos quantis.
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Um novo método protege preferências pessoais enquanto permite classificações úteis.
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Este estudo examina o comportamento de caminhos Motzkin aleatórios influenciados por pesos e limites.
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Esse artigo apresenta um teste de manipulação pra entender os efeitos do tratamento em cenários complexos.
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Examinando a ligação do mercado Huanan com o início do surto de COVID-19.
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Este artigo explora as propriedades e comportamentos de formas aleatórias em detalhes.
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Analisando os diferentes tipos e características dos polígonos de Fano na geometria algébrica.
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Esse estudo analisa como as redes crescem usando métodos de conexão por agrupamento.
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Um novo método melhora a aprendizagem ao lidar com diferentes escalas de dados.
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Este estudo analisa como a PCA revela transições entre sistemas dispersivos e dissipativos.
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