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21 items

RESEARCHarXiv CS.AI·19h atrás

Reconstructing and forecasting disease trajectories of patients with Alzheimer's disease using routine data in resource-constrained settings

Esta pesquisa visa reconstruir e prever as trajetórias da doença de Alzheimer utilizando dados de rotina em ambientes com recursos limitados. Propõe-se uma estrutura unificada para a previsão bidirecional de pontuações cognitivas a partir de visitas irregulares, permitindo interpolação e extrapolação, além de fornecer estimativas de incerteza calibradas.

forecastingdisease progressionAlzheimer's diseasepredictive modeling
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RESEARCH↑ trendingReddit r/MachineLearning·15/04/2026

What is the criteria for a ML paper to be published?[D]

O autor busca conselhos sobre a publicação de um artigo de ML em uma conferência, questionando o valor de sua pesquisa que prevê um índice de ações com pequeno poder preditivo. Apesar de métodos robustos e do SHAP revelar dificuldades do modelo com mudanças de regime, eles acreditam que o trabalho oferece insights diagnósticos valiosos e pontos de discussão para futuras extensões.

forecastingFinanceRandom Forestmachine learning
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RESEARCHarXiv CS.LG·21/04/2026

UniMamba: A Unified Spatial-Temporal Modeling Framework with State-Space and Attention Integration

UniMamba é um novo framework unificado de previsão espaço-temporal que integra dinâmicas eficientes de modelos de espaço de estados com aprendizado de dependências baseado em atenção para lidar com desafios de séries temporais multivariadas. Ele emprega uma camada de Codificação de Canal Variado Mamba e uma Camada de Atenção Temporal Espacial para capturar tanto as dependências temporais globais quanto as correlações inter-variáveis.

forecastingmachine learningattention mechanismsState Space Models
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NEWSDEV.to AI·22/04/2026

Blaze Balance Engine SaaS

Blaze Balance Engine SaaS é um sistema guiado por IA para monitoramento, previsão, explicabilidade e controle operacional. Ele incorpora mapeamento de estado ao vivo e recibos de decisão explicáveis, sendo desenvolvido e provado em um ambiente de alta atividade real antes de ser oferecido como SaaS.

SaaSforecastingmonitoringExplainable AI
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RESEARCHarXiv CS.LG·26d atrás

OceanCBM: A Concept Bottleneck Model for Mechanistic Interpretability in Ocean Forecasting

OceanCBM é o primeiro modelo de gargalo de conceito (CBM) para previsão espaço-temporal e interrogação mecanicista da dinâmica oceânica. Ele prevê o conteúdo de calor da camada mista, um precursor de ondas de calor marinhas, usando supervisão mista e conceitos de fluidodinâmica geofísica para garantir fidelidade à física subjacente.

forecastingAI modelsOceanographymachine learning
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RESEARCHarXiv CS.LG·08/05/2026

Horizon-Constrained Rashomon Sets for Chaotic Forecasting

Esta pesquisa introduz conjuntos de Rashomon com restrição de horizonte, uma estrutura teórica que conecta a multiplicidade preditiva e a dinâmica caótica na aprendizagem de máquina. O estudo demonstra como a multiplicidade do modelo evolui com o horizonte de previsão em sistemas caóticos, provando a contração exponencial do conjunto de Rashomon efetivo com o tempo de avanço.

forecastingmachine learningchaotic dynamicsRashomon sets
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RESEARCHarXiv CS.LG·8d atrás

Unicorn: Scaling High-Dimensional Time Series Forecasting via Universal Correlation Modeling

Unicorn é um novo framework para previsão de séries temporais de alta dimensão escalável, superando as limitações dos modelos existentes ao aprender padrões de correlação universais. Ele utiliza um livro de códigos de protótipos latentes, superando significativamente arquiteturas de ponta em cenários de transferência few-shot.

forecastingpretrainingdeep learningmachine learning
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RESEARCHarXiv CS.LG·14d atrás

Algometrics: Forecasting Under Algorithmic Feedback

Este artigo introduz a algometria, uma estrutura para séries temporais cuja evolução depende de algoritmos preditivos. Ele distingue o risco histórico do risco de implantação, provando que o risco de implantação não é identificável apenas a partir de dados históricos passivos e que as classificações de modelos históricos podem se inverter sob o congestionamento.

forecastingfeedback loopsalgorithmic marketspredictive models
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RESEARCHarXiv CS.LG·30/04/2026

Observable Neural ODEs for Identifiable Causal Forecasting in Continuous Time

Esta pesquisa aborda desafios na inferência causal em tempo contínuo devido a confundidores ocultos, demonstrando que a observabilidade das dinâmicas latentes é crucial para identificar efeitos de tratamento dinâmicos. Propõe os Observable Neural ODEs (ObsNODEs), um modelo inovador para previsão causal que aprende dinâmicas contínuas reconstruíveis.

forecastingcontinuous-time modelscausal inferenceneural ODEs
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ARTICLEOpenAI Blog·10/04/2026

ChatGPT for finance teams

Este conteúdo aborda como equipes financeiras podem usar o ChatGPT para otimizar a criação de relatórios, a análise de dados e a melhoria de previsões. Ele também explora como a ferramenta pode aprimorar a comunicação de insights de forma mais clara.

forecastingFinanceChatGPTReporting
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