「cs.LG」カテゴリーアーカイブ

Does Prompt Design Impact Quality of Data Imputation by LLMs?

投稿日: 2025年6月5日 作成者: jarxiv

要約 現実的な合成表形式データを生成することは、機械学習における重要な課題を提示 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.ET, cs.LG | コメントする

OpenThoughts: Data Recipes for Reasoning Models

投稿日: 2025年6月5日 作成者: jarxiv

要約 推論モデルは、数学、コード、科学を含む多くのベンチマークで急速に進歩してい … 続きを読む →

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Coreset Selection via LLM-based Concept Bottlenecks

投稿日: 2025年6月5日 作成者: jarxiv

要約 Coreset Selection（CS）は、データセット全体の使用に匹敵 … 続きを読む →

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How to Use Graph Data in the Wild to Help Graph Anomaly Detection?

投稿日: 2025年6月5日 作成者: jarxiv

要約 近年、グラフの異常検出により、ソーシャル、財務、通信ネットワークなどのさま … 続きを読む →

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Understanding challenges to the interpretation of disaggregated evaluations of algorithmic fairness

投稿日: 2025年6月5日 作成者: jarxiv

要約 サブグループ間の分解された評価は、機械学習モデルの公平性を評価するために重 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CY, cs.LG, stat.ML | コメントする

What Makes Treatment Effects Identifiable? Characterizations and Estimators Beyond Unconfoundedness

投稿日: 2025年6月5日 作成者: jarxiv

要約 因果推論における平均治療効果（ATE）の広く使用されている推定器のほとんど … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, math.ST, stat.ME, stat.ML, stat.TH | コメントする

A Kernel-Based Approach for Accurate Steady-State Detection in Performance Time Series

投稿日: 2025年6月5日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、パフォーマンスメトリック時系列のウォームアップフェーズか … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.PF | コメントする

EPiC: Towards Lossless Speedup for Reasoning Training through Edge-Preserving CoT Condensation

投稿日: 2025年6月5日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は、考え方（COT）の監督で訓練されたときに、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG | コメントする

A Few Moments Please: Scalable Graphon Learning via Moment Matching

投稿日: 2025年6月5日 作成者: jarxiv

要約 グラフンは、密度の高いグラフシーケンスの制限オブジェクトとして、ネットワー … 続きを読む →

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Sleepless Nights, Sugary Days: Creating Synthetic Users with Health Conditions for Realistic Coaching Agent Interactions

投稿日: 2025年6月5日 作成者: jarxiv

要約 健康やライフスタイルのコーチングなど、肯定的な行動の変化を促進するように設 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.7 | コメントする