Informática - Aprendizaje automático

Un nuevo método para analizar datos categóricos mientras se garantiza la privacidad.

Una mirada a los tipos de incertidumbre y su importancia en los modelos de lenguaje.

RoboCasa simula entornos para que los robots aprendan tareas cotidianas de manera efectiva.

Este artículo presenta un nuevo enfoque para mejorar la eficiencia en el entrenamiento de modelos de lenguaje.

Nuevos métodos mejoran cómo las máquinas reconocen emociones en el habla.

Este estudio examina qué tan bien los modelos preentrenados agrupan datos no vistos.

Un marco que personaliza las estrategias de aprendizaje para las diversas necesidades de los estudiantes.

Este artículo trata sobre cómo simular datos de clientes para un aprendizaje federado más rápido.

Una mirada a nuevas estrategias para estabilizar sistemas desconocidos y ruidosos en la ingeniería.

Esta investigación examina la equidad de los modelos de aprendizaje auto-supervisado entre diferentes grupos demográficos.

Nuevos métodos en el Aprendizaje Federado mejoran la privacidad y el rendimiento del modelo al manejar datos diversos.

Un nuevo método para mejorar la optimización en sistemas inciertos usando pocas pruebas.

Un nuevo método combina el aprendizaje profundo con técnicas polinómicas para mejorar las aproximaciones de funciones.

Descubre cómo los Transformers de Mente Extendida mejoran el manejo de la memoria en los modelos de lenguaje.

Este artículo examina el potencial de la IA generativa en la generación de datos de series de tiempo.

Este estudio resalta la importancia del Núcleo Tangente Neuronal en el entrenamiento de redes neuronales.

Mejorando la precisión de las predicciones a través de métodos innovadores de agregación de pérdidas.

Este estudio se centra en mejorar el aprendizaje cero disparo a través de mejores descripciones de entidades y relaciones.

Este artículo examina cómo los presupuestos de planificación afectan los modelos DNC para resolver problemas.

Presentando un método rápido para construir Árboles de Decisión óptimos usando técnicas innovadoras.

Aprende cómo CME y la compresión mejoran las predicciones a partir de datos complejos.

Explorando un nuevo método para la recolección segura de datos en la evaluación de políticas.

Explorando cómo los LLMs usan el razonamiento para enfrentar tareas complejas.

Este trabajo revela cómo varios factores se influyen entre sí en sistemas complejos.

Pruebas recientes muestran que los LLMs tienen debilidades en el razonamiento simple a pesar de sus altas puntuaciones en los benchmarks.

Un nuevo enfoque para potenciar las GNNs contra ruidos y ataques.

Un nuevo método mejora la eficiencia del entrenamiento de GNN usando Alineación de Retroalimentación Directa.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo a través de predicciones condicionales a la acción.

Un nuevo método genera sonidos únicos a partir de texto usando un sintetizador sencillo.

Explora los desafíos de privacidad que plantean los ataques de inferencia en modelos de aprendizaje automático.

Abordando los desafíos de la gestión eléctrica en medio de la creciente amenaza de incendios forestales.

Descubre cómo MetaMixer transforma la eficiencia y adaptabilidad de los modelos.

Un nuevo método para tener mejores perspectivas sobre la dinámica de entrenamiento de redes neuronales recurrentes.

Un estudio presenta CloudSense para identificar nubes que producen lluvia en los Ghats Occidentales usando datos de radar.

Un nuevo marco mejora la precisión de las predicciones y la privacidad de los datos en el aprendizaje federado.

Este artículo habla sobre el uso de políticas simbólicas en sistemas de control a través de programación genética.

Este artículo habla sobre métodos para verificar redes neuronales en tareas de alcance-evitar.

La investigación destaca la aplicación del aprendizaje automático en el estudio de mutaciones de proteínas y propiedades moleculares.

Croissant-RAI mejora la calidad de los datos y su usabilidad para aplicaciones de IA.

Las herramientas de IA desafían el aprendizaje tradicional y generan preocupaciones sobre el plagio en las escuelas.