Informática - Aprendizaje automático

Este estudio explora agentes de RL en carreras usando datos de lidar y odometría.

Examinando cómo las mediciones cuánticas moldean nuestras estrategias de aprendizaje.

Explorando el papel de RLAIF en mejorar el entrenamiento de modelos de lenguaje.

El aprendizaje federado mejora la IA mientras protege la privacidad de los datos en los dispositivos.

La ciencia moldea nuestro mundo, impacta la sociedad y mejora nuestra calidad de vida.

Nuevas técnicas de modelado mejoran las predicciones en sistemas dinámicos complejos.

La tecnología de IA mejora la precisión y la velocidad del diagnóstico de glaucoma.

Una mirada a la distancia de Mahalanobis y enfoques innovadores para el análisis de datos.

Explorando nuevos métodos para mejorar la predicción de enlaces en el análisis de grafos.

Un nuevo enfoque para la planificación de movimiento de robots que aborda la incertidumbre de manera efectiva.

Un método para analizar mejor los diseños de documentos en bengalí usando YOLOv8.

Un estudio sobre cómo mejorar la reconstrucción de imágenes de CT de cabeza usando tecnología de aprendizaje profundo.

Nuevos conjuntos de datos creados para analizar los precios del petróleo crudo y sus factores influyentes.

Explorando la integración de redes neuronales y razonamiento simbólico en la IA.

Explorando la importancia de entender los modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo enfoque para un muestreo de suelo eficiente y preciso usando tecnología.

Un nuevo método ayuda a los robots a resolver mejor los desafíos de organización.

Nuevos métodos reducen el uso de memoria para modelos de lenguaje grandes en dispositivos móviles.

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de la toma de decisiones en redes neuronales profundas.

Combinar el aprendizaje automático con la gestión de datos mejora la eficiencia de búsqueda.

Examinando cómo la IA interpreta e interactúa con el juego Othello.

Un nuevo método mejora el aprendizaje automático para la imagen médica mientras protege la privacidad del paciente.

Un método para equilibrar recompensas y recursos usando bandidos contextuales agrupados.

Un nuevo modelo ayuda a los robots a aprender las relaciones entre objetos y predecir acciones.

Este artículo habla sobre el desaprendizaje automático y su conexión con la privacidad diferencial.

Un nuevo método mejora la resistencia de los modelos de IA a ejemplos adversariales sin perder precisión.

Equitable-FL permite un aprendizaje federado eficiente en dispositivos con recursos variados.

El nuevo marco DoRA mejora la valoración de propiedades en entornos con poca información.

Presentando un nuevo método para mejorar la adaptabilidad del aprendizaje automático en entornos de datos cambiantes.

Un enfoque novedoso utiliza modelos de lenguaje de proteínas para mejorar las predicciones de interacción.

Nuevos métodos mejoran la forma en que evaluamos la incertidumbre de las predicciones en los modelos de aprendizaje automático.

Este estudio presenta un nuevo modelo para la codificación de memoria en redes neuronales.

Nuevo enfoque para procesos de decisión de Markov robustos mejora la toma de decisiones bajo incertidumbre.

Un nuevo método mejora la velocidad de entrenamiento para ODEs neuronales usando cuadratura gaussiana.

Un nuevo método mejora la precisión de las previsiones de necesidades eléctricas en microredes.

Un nuevo marco aborda el sesgo en las recomendaciones en línea para todos los usuarios.

Presentando un método flexible para un mejor análisis de clasificación usando relaciones de orden difusas.

Aplicando técnicas avanzadas de IA al juego clásico de Gomoku.

Analizando datos de satélites para mejorar la monitoreo y las estrategias de gestión de incendios forestales.

Este artículo examina la alucinación en los modelos de lenguaje de IA y la investigación en curso.