Mihaela van der Schaar

Un nuevo método proporciona mejor retroalimentación para entrenar modelos de lenguaje.

Un nuevo método que combina modelos de lenguaje con estrategias de optimización para mejorar el rendimiento.

Esta investigación combina el análisis de Fourier con modelos de difusión para generar series de tiempo de manera más efectiva.

Un nuevo método mejora los LLMs al integrar conocimiento externo para un mejor rendimiento.

Combinar el conocimiento previo y la adaptabilidad mejora el rendimiento del aprendizaje automático con datos limitados.

Una mirada a los desafíos y soluciones para identificar muestras difíciles.

DAGnosis mejora la fiabilidad de los datos al identificar inconsistencias de manera efectiva.

Importancia de enfocarse en datos tabulares para los avances en aprendizaje automático.

Presentamos la Alineación a partir de Demostraciones para modelos de lenguaje seguros y efectivos.

DIPS se encarga de los problemas de calidad de datos en el pseudo-etiquetado para mejorar los resultados del aprendizaje automático.

LaTable mejora la creación de datos tabulares sintéticos en diversos campos.

Una mirada a los métodos para estimar los efectos del tratamiento usando datos del mundo real.

Un nuevo método mejora la precisión de los intervalos de predicción para una toma de decisiones confiable.

Un nuevo marco mejora la predicción de enfermedades usando datos de salud diversos.

Las Redes Neuronales Dispersas simplifican la selección de características para mejorar el rendimiento del modelo.

Una mirada a los comportamientos del aprendizaje profundo y sus explicaciones.

Aprende cómo pequeños cambios en la entrada afectan las respuestas del modelo de lenguaje.

La IA se adapta a las preferencias individuales usando menos ejemplos, mejorando las interacciones con los usuarios.