Christos Diou

Este artículo habla sobre técnicas avanzadas para detectar anomalías en series de tiempo multivariantes.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los modelos en datos no vistos en visión por computadora.

RHALE mejora la medición del efecto de características en IA, abordando limitaciones clave de los métodos existentes.

Los Modelos Adictivos Regionales simplifican el análisis de datos al aclarar interacciones complejas.

Effector ayuda a explicar los efectos regionales en los modelos de aprendizaje automático para obtener mejores insights.

Un enfoque nuevo para evaluar la colaboración entre humanos e IA en diferentes campos.

CycleMix mejora los modelos de IA al mezclar estilos de imagen para un mejor rendimiento.

Un nuevo enfoque para reducir el sesgo en los sistemas de inteligencia artificial.

Nuevos métodos buscan minimizar el sesgo visual en los modelos de IA para lograr mejor precisión.

Abordando preocupaciones éticas en las tecnologías de análisis facial impulsadas por IA.