Informática - Aprendizaje automático

Aprende cómo los modelos de machine learning se desempeñan con datos no vistos.

D-Train ofrece un enfoque sencillo para los desafíos de aprendizaje multi-dominio.

LesionMix mejora la augmentación de datos para una mejor detección de lesiones en imágenes médicas.

Usar dibujos para enseñar a los robots ofrece un enfoque nuevo e intuitivo.

LMDX mejora la extracción de información de documentos con poquitito entrenamiento.

Hablando de medidas de seguridad para sistemas de aprendizaje automático en áreas críticas.

Explorando soluciones para equilibrar la carga de anuncios en plataformas de redes sociales.

Métodos innovadores para manejar grandes flujos de datos en el borde.

Un nuevo método mejora la navegación de robots en entornos complejos al abordar la incertidumbre.

ModelGiF ofrece un método para cuantificar las relaciones entre modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora las simulaciones financieras enfocándose en características realistas de caídas.

Mejorando la seguridad de modelos de aprendizaje automático contra ataques adversariales a través de robustez certificada.

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes y la detección de objetos usando aprendizaje auto-supervisado.

Un nuevo enfoque para mejorar los Transformers de visión en dispositivos móviles.

Gestionando la carga de vehículos eléctricos para estabilizar la red eléctrica y asegurando la privacidad de los conductores.

Combinar modelos de recuperación con modelos de lenguaje mejora el rendimiento en tareas de clasificación de texto.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en simulaciones y modelados de física complejos.

Los factores no observados pueden distorsionar los datos, llevando a conclusiones erróneas sobre las recomendaciones.

Enfoques innovadores basados en datos mejoran el control en línea de sistemas con dinámicas desconocidas.

Presentando un protocolo para la predicción de enlaces que respeta la privacidad en gráficos distribuidos.

DeepliteRT facilita el aprendizaje profundo de ultra baja cantidad de bits para una computación en el borde eficiente.

Un nuevo conjunto de datos mejora el modelado 3D de manos sosteniendo objetos en videos.

Esta investigación se centra en incorporar la incertidumbre en las predicciones utilizando inferencia bayesiana.

Un método descentralizado mejora la recolección de datos con dispositivos móviles.

La investigación revela vulnerabilidades en los modelos de aprendizaje automático a través de manipulación de incertidumbre dirigida.

Explorando cómo los atacantes explotan modelos de lenguaje grandes para extraer información.

Un nuevo método mejora las predicciones usando un sistema gramatical jerárquico.

Un nuevo método protege datos sensibles durante el entrenamiento de machine learning.

Una nueva biblioteca para crear y gestionar conjuntos de datos de laberintos en aprendizaje automático.

Un enfoque fresco busca mejorar la comprensión de las predicciones del modelo a través de contrafactuales.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones a pesar del etiquetado incorrecto de los datos.

COLA combina el aprendizaje contrastivo y el meta aprendizaje para mejorar la clasificación de nodos en situaciones con datos limitados.

Aprende cómo LP-CLIP mejora la robustez de modelos multimodales como CLIP.

La investigación combina modelos de lenguaje y de difusión para mejorar las defensas contra ataques adversariales.

La investigación revela cómo el stream dorsal procesa la profundidad y la conciencia espacial.

Nuevos métodos para recuperar diseños de UI y asegurar consistencia en las apps móviles.

La investigación destaca el olvido catastrófico en modelos de lenguaje multimodal después del ajuste fino.

Un nuevo método para predecir la vida útil de las máquinas usando técnicas avanzadas de datos.

Descubre un método flexible para una compresión de tensores efectiva en varias aplicaciones.

AtmoRep mejora las predicciones del clima usando IA y datos históricos.