Últimos artículos para Aprendizaje por transferencia

Un estudio sobre la efectividad de las puntuaciones de transferibilidad en tareas de imagenología médica.

Descubre cómo los modelos de lenguaje mejoran la segmentación de imágenes médicas.

El modelo FLAIR mejora el análisis de enfermedades oculares usando conocimiento experto e imágenes de fondo de ojo.

Un estudio muestra cómo el aprendizaje por transferencia mejora el rendimiento en tareas cognitivas usando datos de EEG.

La investigación muestra que la IA puede mejorar la precisión de la medición de la circunferencia de la cabeza fetal.

El aprendizaje automático ayuda a predecir las condiciones del agua en áreas sin estaciones de monitoreo.

Modelos recientes mejoran las predicciones para las interacciones de anticuerpos con antígenos clave.

Grad-CAM ayuda a los doctores a confiar en la IA para diagnosticar condiciones médicas.

Presentamos Knowledge Bridge Learning para mejorar la transferencia de conocimiento en deep learning.

El aprendizaje transferible desechable aborda las preocupaciones de privacidad mientras mantiene el rendimiento del modelo.

Nuevo conjunto de datos mejora la investigación sobre las células nerviosas en roedores usando microscopía de fluorescencia.

Este estudio explora el sesgo en modelos de audio utilizados para el reconocimiento de instrumentos.

Un nuevo marco mejora el uso de datos cualitativos para tomar mejores decisiones.

TAN mejora la generación de imágenes usando datos limitados gracias a técnicas innovadoras.

Las técnicas de aprendizaje automático mejoran el análisis de datos en cristalografía de femtosegundos en serie.

Las herramientas de IA pueden mejorar el diagnóstico temprano de la retinopatía diabética para prevenir la pérdida de visión.

Nuevas técnicas mejoran el diagnóstico de enfermedades y a la vez protegen la privacidad del paciente.

Un nuevo método mejora el rendimiento del modelo en varios tipos de datos.

Explorando nuevas estrategias para mejorar el movimiento robótico.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes médicas con menos datos etiquetados.

Nuevos métodos mejoran las predicciones de la edad biológica usando datos epigenéticos.

OSBORN ayuda a elegir los mejores modelos preentrenados para tareas específicas.

Presentamos MultIOD para una detección de objetos eficiente sin necesidad de ensayo.

Cómo el aprendizaje por transferencia mejora la detección de amenazas y la privacidad en ciberseguridad.

Este estudio usa aprendizaje profundo para predecir el riesgo de cáncer de hígado en pacientes con NAFLD.

Este estudio examina cómo clasificar las revisiones para mejorar la escritura argumentativa.

TransNet ofrece una solución eficiente para reconocer acciones humanas en datos de video.

Una visión general de los desafíos y soluciones en la búsqueda multilingüe.

DeepVol usa aprendizaje profundo para mejorar las predicciones de volatilidad en varios activos financieros.

Un nuevo método mejora la precisión del modelo a través del aprendizaje federado y la regresión de núcleos.

Un estudio muestra que el Aprendizaje Contrastivo Supervisado mejora el rendimiento del modelo en diferentes conjuntos de datos.

Un nuevo modelo de red neuronal mejora el reconocimiento de texto en diferentes tareas y dominios.

Nuevas técnicas mejoran el rendimiento del modelo usando pocos datos etiquetados.

MoMA mejora el aprendizaje de IA en patología con acceso limitado a datos.

Investigaciones muestran que el aprendizaje automático puede predecir límites de fase no hermíticos usando datos hermíticos.

Un nuevo modelo predice el comportamiento de los materiales de manera eficiente usando técnicas de aprendizaje automático.

Nuevas técnicas están mejorando los sistemas de respuesta a preguntas en árabe para un mejor rendimiento.

La investigación explora cómo mejorar la adaptabilidad del aprendizaje automático a través del meta-aprendizaje y la inducción de Solomonoff.

Double-Dip combina el aprendizaje por transferencia y la aleatorización para protegerse contra ataques de inferencia de membresía.

Un nuevo enfoque para abordar el cambio de covariables en modelos de aprendizaje automático.