CITRAS-FM: Modelo Fundacional Pequeño para Pronóstico con Covariables
CITRAS-FM: modelo tiny de 7M parámetros para pronóstico zero-shot con covariables. Precisión de vanguardia con inferencia en CPU en tiempo real. ¡Descúbrelo!
#covariables
CITRAS: Transformador con covariables para pronóstico de series temporales
Descubre cómo CITRAS, un Transformer con covariables, mejora el pronóstico de series temporales integrando datos pasados y futuros. Aumenta la precisión con atención cruzada.
Inferencia semiparamétrica para procesos puntuales doblemente estocásticos
Método de inferencia semiparamétrica para procesos puntuales espaciales. Eficiente, sin supuestos restrictivos, mejor predicción en criminalidad.
Estimación convexa de modelos de regresión gráfica gaussiana con covariables
Estimación convexa conjunta de media y precisión para modelos gráficos con covariables. Mejora en alta dimensionalidad. Aplicaciones en eQTL y microbioma.
Generación de hipótesis condicional con covariables para análisis LLM
Mejora tus análisis de texto con LLM usando hipótesis condicionales y covariables. Evita sesgos y descubre diferencias reales en subgrupos relevantes.
El grupo de referencia invierte conclusiones en Oaxaca-Blinder
Descubre cómo la elección del grupo de referencia en la descomposición Oaxaca-Blinder puede revertir conclusiones clave. Aprende a evitar errores y mejorar tu análisis.
Inferencia basada en momentos para regresión con covariables Latent Dirichlet
Aprende cómo los momentos corregidos evitan la incertidumbre al inferir coeficientes de regresión con modelos de tópicos.
Regresión semisupervisada con proxy ruidoso: límites y generalización
Nuevo estimador en dos etapas supera a métodos supervisados en regresión con proxy ruidoso, aprovechando datos no etiquetados para límites de generalización.