Informática - Aprendizaje automático

Este documento describe modelos de guardarrails para promover una IA segura en la educación.

Nuevos modelos mejoran las predicciones de eficiencia de electrolitos de baterías.

Un nuevo método mejora el análisis seguro de datos mientras protege la privacidad.

Descubre cómo los sistemas de recomendación basados en gráficos y el aprendizaje contrastivo mejoran las sugerencias personalizadas.

Explorando técnicas para eliminar datos de modelos de IA de manera efectiva.

Explorando el papel de las redes neuronales de picos en el aprendizaje federado vertical para la privacidad de datos.

Un nuevo método mejora el aprendizaje de datos visuales sin perder detalle.

Examinando los riesgos de privacidad en las explicaciones de modelos y estrategias para mejorar la seguridad.

Presentamos el Control de Difusión en Bucle Cerrado para una gestión eficiente de sistemas físicos complejos.

Un nuevo método mejora el análisis de datos neuronales en diferentes regiones del cerebro.

Un nuevo modelo predice accidentes de tráfico analizando datos urbanos de manera más efectiva.

Un nuevo método mejora la localización de errores a través de la división dinámica y el aprendizaje de ejemplos difíciles.

Descubre cómo las redes de Hopfield están transformando la gestión de activos y la optimización de carteras.

Un nuevo método estima el uso de energía y el calor en los aceleradores de CNN para un mejor rendimiento.

Este artículo explora nuevos modelos de redes neuronales para entender cómo tomamos decisiones en ciberseguridad.

Los investigadores mejoran los modelos de PDE neuronales usando ecuaciones de menor dimensión preentrenadas para un mejor rendimiento.

Las anotaciones de imagen de calidad son clave para el éxito de la IA en el análisis de imágenes.

Analizando cómo los conjuntos de datos de entrenamiento afectan la equidad de la IA en el diagnóstico de lesiones en la piel.

Una herramienta fácil de usar que permite el análisis de datos a través del lenguaje natural.

WLDA mejora la clasificación de IA manejando datos faltantes de manera efectiva.

Aprende cómo la detección de anomalías puede reducir el sesgo en el aprendizaje automático.

SON-NMF ofrece una nueva forma de estimar rangos en la factorización de matrices.

Nerva presenta una forma única de construir redes neuronales eficientes usando esparcidad.

Un nuevo método certifica la fiabilidad de la estimación de la posición de objetos en diferentes condiciones.

Explorando el uso de marcas de agua para abordar problemas de copyright en los modelos de lenguaje.

Un nuevo método para una inferencia bayesiana más eficiente a través de la inferencia variacional de partículas.

Un nuevo enfoque mejora las capacidades de razonamiento de GNN para tareas de relaciones complejas.

Un nuevo método mejora la eficiencia de predicción utilizando reponderación basada en entropía.

Un nuevo modelo mejora las predicciones del tiempo usando datos de satélites y aprendizaje automático.

Presentamos un método para simplificar las relaciones entre variables en modelos gráficos a través de la agrupación.

Nuevas técnicas ayudan a comprimir enormes conjuntos de datos atmosféricos para hacer mejores análisis y predicciones.

Un nuevo enfoque simplifica el entrenamiento de baja precisión para grandes modelos de lenguaje.

Una mirada a las erupciones solares, su impacto y métodos de predicción.

Un nuevo sistema mejora el seguimiento de ritmos en varios géneros musicales.

Explorando métodos para entender sistemas cuánticos a través de la inferencia de máxima entropía.

Un nuevo método para ajustar hiperparámetros usando ideas bayesianas.

Explora un nuevo método para un aprendizaje activo efectivo en situaciones de datos limitados.

Una mirada a cómo identificar patrones de colocalización regional y minimizar los falsos descubrimientos.

Un nuevo método mejora la predicción de series temporales multivariadas al vincular mediciones.

Este estudio evalúa el impacto de los extractores de características visuales en tareas de aprendizaje de robots.