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El aprendizaje activo reduce los costos de etiquetado mientras mejora el rendimiento del modelo.

Este artículo examina métodos de reducción de datos en el aprendizaje profundo para una mejor eficiencia.

TwinLiteNet ofrece una solución eficiente para la segmentación semántica en coches autónomos.

Un nuevo enfoque para mezclar datos y mejorar el rendimiento del modelo de lenguaje.

Presentando un método para mejorar el aprendizaje en modelos de machine learning, manteniendo las características importantes.

Un nuevo conjunto de datos tiene como objetivo mejorar los modelos de detección de discurso de odio para el idioma alemán.

Un estudio muestra que los modelos más pequeños funcionan bien con datos de entrenamiento simplificados.

Nuevos algoritmos mejoran el entrenamiento del modelo Maxent para predecir ocurrencias de incendios forestales.

Un enfoque novedoso para proteger la privacidad de las imágenes en la tecnología mientras se mantiene el rendimiento del modelo.

Un enfoque novedoso para clasificar contenido audiovisual no visto.

Una mirada a cómo los LLMs resumen código y los factores que afectan su rendimiento.

Un nuevo método combina diseños en 3D y texto para crear mejores escenas urbanas.

Investigaciones muestran que dividir los datos afecta el rendimiento en tareas relacionadas con el lenguaje.

Este estudio compara métodos para evaluar el rendimiento de modelos de IA en el sector salud.

Un marco para un procesamiento de datos más seguro en aprendizaje automático.

Un enfoque nuevo para mejorar el aprendizaje auto-supervisado usando agrupamiento en datos tabulares.

Explorando cómo el Aprendizaje Federado puede mejorar la privacidad de los datos en la salud.

Un enfoque novedoso mejora el rendimiento y la equidad en el aprendizaje federado.

FedSC mejora el entrenamiento de modelos mientras mantiene la privacidad del usuario en el aprendizaje federado.

Este artículo habla sobre el etiquetado salutario, un método para reducir la intervención humana en el aprendizaje automático.

Incluir datos en otros idiomas mejora el rendimiento de los modelos de visión-lenguaje y la comprensión cultural.

Un método que usa MCMC para generar muestras negativas efectivas en el aprendizaje contrastivo.

Aumentar las rondas de comunicación reduce costos y mejora el rendimiento del modelo en el aprendizaje federado.

Un marco para identificar y reducir sesgos en conjuntos de datos de entrenamiento.

Un nuevo método para editar modelos de lenguaje de manera efectiva sin perder rendimiento.

Una mirada a los beneficios y limitaciones de la destilación de conjuntos de datos en el aprendizaje automático.

Un nuevo estándar evalúa las habilidades de razonamiento en modelos de lenguaje.

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

Una mirada a cómo controlar el comportamiento del modelo de lenguaje con la técnica KL-then-steer.

Explorando cómo los sinks de atención afectan el rendimiento de los modelos de lenguaje y presentando una técnica de calibración.

FedMap mejora la eficiencia del Aprendizaje Federado mientras garantiza la privacidad de los datos.

Perspectivas sobre los desafíos del aprendizaje automático en la predicción de propiedades de materiales.

La contaminación de código aumenta los riesgos de ataques de inferencia de membresía en datos sensibles.

Un nuevo enfoque para evaluar modelos de ML centrándose en la preparación de datos.

Explorando modelos de aprendizaje automático y nuevos conjuntos de datos para mejorar la seguridad.

Un nuevo método para que los bancos centrales mejoren sus decisiones de política monetaria.

Este documento explora maneras de evaluar mejor la calibración del modelo y la precisión predictiva.

Un nuevo conjunto de datos para estudiar el ruido de etiquetas en la clasificación de texto.

Un nuevo método mejora la detección de imágenes y textos mal etiquetados en conjuntos de datos.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la segmentación de imágenes médicas en diferentes fuentes de datos.