Artigos mais recentes para Modelagem Preditiva

Esse estudo analisa como os LLMs podem prever os possíveis danos da IA.

Essa pesquisa foca em modelagem preditiva justa considerando estruturas de grupos hierárquicas.

Um novo modelo melhora o aprendizado preditivo para máquinas.

Um novo método melhora as previsões de trajetória para veículos autônomos em ambientes complexos.

Uma nova abordagem combina busca de evidências com previsões na descoberta de medicamentos.

Explora a Regressão Alinhada por Função e suas vantagens em relação aos métodos tradicionais.

Um novo método oferece insights mais claros sobre as previsões da GNN sem treinamento extra.

Uma olhada nos métodos de seleção de variáveis na regressão funcional e seus desafios.

Uma nova abordagem que combina modelagem semiparamétrica e regressão esparsa para análise de dados complexos.

Um novo modelo combina dados funcionais e de alta dimensão para uma análise melhorada.

Um guia pra entender o PACF em dados de séries temporais com comportamento que muda.

Um novo método melhora as previsões com dados faltando na ciência ambiental.

Explore o papel crucial da calibração em melhorar a confiabilidade do modelo.

Apresentando um novo modelo pra prever conexões em vários tipos de grafo.

Explore como as escolhas de conjuntos de dados afetam modelos de aprendizado de máquina que preveem a ligação de anticorpos.

A análise de sobrevivência ajuda a prever quando eventos acontecem em várias áreas.

Explore como a incerteza afeta as previsões de aprendizado de máquina e métodos para medi-la.

Apresentando um novo método para melhorar previsões em ambientes caóticos.

O BioFusionNet mistura imagens de tumores, dados genéticos e informações clínicas pra fazer uma avaliação de risco melhor.

Um novo método kNN melhora a estimativa de média e variância com avaliação de incerteza.

Esse artigo apresenta um modelo adaptativo pra melhorar previsões com dados faltando.

Um novo método melhora o desempenho das redes neurais gráficas em dados não vistos.

As MNNs automatizam a descoberta de equações que regem a pesquisa científica.

Um novo método usa feedback humano pra melhorar previsões em análise de séries temporais.

Uma nova abordagem melhora a confiabilidade na validação de predições espaciais.

Novos modelos melhoram o tratamento de dados de séries temporais irregulares e valores ausentes.

Uma nova abordagem pra melhorar as previsões em aprendizado de grafos temporais.

Um olhar sobre a importância e os desafios da regressão quantílica online.

Um olhar sobre a computação em reservatório e suas aplicações práticas na previsão de dados.

Estratégias para aprender de forma eficaz com dados que dependem de observações anteriores.

TimeXer integra fatores externos pra melhorar as previsões de séries temporais.

Uma nova abordagem melhora a velocidade e a precisão na previsão das propriedades de cristais usando aprendizado de máquina.

Aprenda como o CPP lida com incertezas na otimização pra tomar decisões melhores.

Um novo método melhora a calibração em classificação multiclasse de forma eficiente.

Aprenda como os métodos bayesianos melhoram previsões usando dados passados.

Um olhar sobre como as GNNs analisam grafos e se adaptam a mudanças.

Um novo método para coleta justa de dados em modelagem preditiva.

Novos métodos de amostragem de trajetórias melhoram as previsões em várias áreas.

Redes neurais probabilísticas oferecem uma visão mais profunda sobre a incerteza na modelagem científica.

Este estudo analisa como a gestão de riscos corporativos (ERM) pode funcionar de forma eficaz com padrões de dados suaves.