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Uma nova maneira de avaliar a precisão do modelo sem rótulos durante mudanças nos dados.

Apresentando um método que integra aprendizado de máquina com estatística tradicional de forma eficaz.

Esse artigo fala sobre métodos pra identificar relações causais em modelos lineares não gaussianos.

Um novo método pra combinar dados de medição inconsistentes promete ajudar os cientistas.

Um novo método melhora a precisão na previsão de transições de estado usando cadeias de Markov.

Descubra como as Stein Random Features melhoram a análise de dados e a precisão das previsões.

Um guia pra melhorar a escolha de modelos de sobrevivência em avaliações econômicas de saúde.

Pesquisadores usam NN-CDFs pra estudar fontes de neutrinos de forma mais eficaz.

Este artigo examina as limitações do aprendizado em contexto em modelos de linguagem grandes.

Este estudo analisa métodos para melhorar a classificação de texto usando SVM e funções de kernel.

Uma nova abordagem que combina modelagem generativa e boosting pra resultados de aprendizado melhores.

Este artigo fala sobre como melhorar a regressão ridgeless do kernel usando kernels RBF LAB.

Aprimorando os conjuntos de previsões quando as condições de dados mudam sem precisar de rótulos.

Aprenda como a rerandomização e o ajuste de covariáveis melhoram a precisão em experimentos.

Aprenda como as empresas usam modelos estatísticos pra avaliar campanhas de marketing de forma eficaz.

Novo framework melhora a precisão na medição bayesiana com dados limitados.

Um olhar sobre métodos para estimar efeitos de tratamento usando dados do mundo real.

Uma olhada em como as populações se misturam e mudam com o tempo através da genética.

Um método pra identificar regimes em modelos de dados complexos.

Aprenda como o tamanho do passo afeta o gradiente descendente na regressão logística.

Analisando métodos pra analisar jatos de colisões de partículas de alta energia.

Aprenda como a ponderação de importância melhora a performance do modelo em meio a mudanças de covariáveis.

Examinando métodos melhores pra analisar testes de tratamento de saúde.

Apresentando um novo método para redes neurais bayesianas que melhora a modelagem de incerteza.

Uma nova abordagem melhora a precisão das avaliações de modelos de linguagem.

Este estudo avalia técnicas de análise de sobrevivência usando conjuntos de dados simples com dados faltando.

Um método pra identificar mudanças de dados sem rótulos.

Uma nova abordagem pra otimização permite uma análise melhor de tamanhos de passo diversos.

Examinando os desafios da parcimônia pra entender as relações entre espécies.

Principais dicas sobre como escolher tópicos na análise de texto.

Novo método melhora a eficiência na comparação de conjuntos de dados complexos.

Uma nova metodologia melhora a avaliação de tratamentos para medicina personalizada.

Essa pesquisa fala sobre o papel do aprendizado federado em proteger a privacidade durante a análise de dados.

Essa pesquisa melhora a confiabilidade dos modelos de aprendizado de máquina por meio de técnicas de calibração e recalibração.

Novas abordagens propõem uma melhor forma de lidar com empates em rankings em várias áreas.

Um estudo sobre como usar o Bayes Variacional para modelos espaciais com valores faltantes.

Um estudo sobre preconceitos cognitivos que afetam as avaliações de qualidade em tarefas feitas por multidões.

Emuladores bayesianos melhoram a tomada de decisão no controle de poços de petróleo sob incerteza.

Um novo método melhora a estimativa de parâmetros em sistemas quânticos.

Um novo framework melhora os testes de hipótese em modelos de regressão aditiva.