Masashi Sugiyama

Un nuevo algoritmo mejora la toma de decisiones en entornos inciertos a través de un muestreo efectivo.

Este artículo examina los desafíos y soluciones relacionados con las etiquetas ruidosas en los datos de entrenamiento.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje a partir de etiquetas de datos incompletas.

Un nuevo enfoque al aprendizaje por refuerzo aborda las recompensas retrasadas usando retroalimentación agrupada.

Examinando cómo el ruido en los datos de pre-entrenamiento afecta el rendimiento del modelo.

Aprende cómo las computadoras toman decisiones a través de técnicas y procesos de Aprendizaje por Refuerzo.

FedLESAM aborda los desafíos de datos en el aprendizaje federado para mejorar el rendimiento del modelo.

Investigando cómo pequeños errores en los datos de entrenamiento mejoran el contenido generado por IA.

Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones en escenarios multijugador usando retroalimentación basada en preferencias.

Explorando métodos eficientes para muestreo log-concavo preciso en entornos de datos complejos.

Te presentamos CLIPFit, un método para afinar de manera eficiente los Modelos de Visión-Lenguaje.

Descubre cómo los métodos de muestreo paralelo transforman el análisis de datos en la investigación científica.