의심스러운 활동 식별을 위한 차트와 텍스트의 결합
다차원 금융 데이터 탐색 및 이상 행위 식별을 위해 자동화된 텍스트 및 시각적 통찰력을 제공하는 대화형 인터페이스를 제안한다.
최적의 중심 스패닝 트리 문제
중심 스패닝 트리 문제는 데이터 집합의 "골격"을 요약하거나 하위 처리를 위해 트리 형태의 그래프가 필요할 때 중요한 기본 개념이다. 이 문제는 기존의 최소 스패닝 트리 및 최적 거리 스패닝 트리 정의를 일반화하여 더 안정적이고 강건한 트리 구조를 제공한다.
실험 데이터 분석을 통한 변수 집합의 영향력 분석
변수 집합의 영향력을 측정하는 새로운 정의를 제시하고, 이를 활용하여 변수 집합의 영향력에 대한 하한을 도출하였다. 또한 이 하한이 본질적으로 최적에 가까움을 보였다.
데이터 스케치를 위한 푸리에 변환 기반 추정기
데이터 스케치를 활용하여 임의의 유한 아벨 그룹 상의 함수 모멘트를 효율적으로 추정하는 새로운 프레임워크를 제안한다.
랜덤 재귀 트리의 역사 추정
이 논문은 랜덤 재귀 트리에서 정점의 도착 순서를 추정하는 문제를 다룹니다. 저자들은 Jordan 중심성 측도를 기반으로 한 순서 추정기를 제안하고, 이 추정기가 두 가지 랜덤 재귀 트리 모델에서 거의 최적임을 보여줍니다.
랜덤 재귀 트리의 역사 추정
이 논문은 랜덤 재귀 트리 모델에서 정점의 도착 순서를 추정하는 문제를 다룹니다. 저자들은 Jordan 중심성 측도를 기반으로 한 순서 추정기를 제안하고, 이 추정기가 최소최대 위험도 관점에서 거의 최적임을 보여줍니다.
분석 준비 데이터 생성을 위한 효율적인 지침
본 논문은 분석 준비 데이터(ARD) 생성을 위한 포괄적인 접근법을 제안한다. 이를 통해 고품질의 데이터 출력물을 생성할 수 있다.
다양한 데이터에서 구조적 인과 모델에서 알려지지 않은 개입 대상 학습
구조적 인과 모델에서 다양한 환경에서 수집된 데이터를 사용하여 알려지지 않은 개입 대상을 식별하는 문제를 연구합니다.
Sieve: Multimodal Dataset Pruning Using Image Captioning Models
다중 모달 데이터 가공을 위한 새로운 방법 소개
희소하고 편향된 데이터셋에서 아이템 임베딩을 활용한 위치 편향 추정 개선
위치 편향 추정을 위한 아이템 임베딩의 중요성과 효과적인 활용
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