Informática - Aprendizaje automático

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Nuevos métodos mejoran la auditoría de privacidad, centrándose en modelos de estado oculto en el aprendizaje automático.

LoRA-Ensemble combina modelos para mejores predicciones y manejo de la incertidumbre.

Un nuevo sistema mejora el aprendizaje automático a través de un mejor razonamiento abstracto y menos ejemplos.

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Mejorando el aprendizaje distribuido a través de técnicas de recorte robusto adaptativo.

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Nuevo método mejora la eliminación de datos en modelos de gráficos dinámicos mientras asegura la privacidad.

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CoMERA optimiza el entrenamiento de modelos de IA, reduciendo el uso de memoria y el tiempo, mientras mantiene la precisión.

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Un nuevo método para mejorar el uso de memoria en modelos de lenguaje.

Un método de aprendizaje activo en dos etapas mejora la precisión del reconocimiento de voz con menos datos.

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La armonía mejora la eficiencia del aprendizaje automático en la comprensión de imágenes y videos.

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Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo con restricciones.

Box-NN mejora el rendimiento del modelo frente a desafíos adversariales con simplicidad y eficiencia.

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Nuevos métodos mejoran la fiabilidad y eficiencia en sistemas distribuidos de aprendizaje automático.

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Examinando problemas que alteran las métricas de rendimiento de aprendizaje automático reportadas.

Cluster ComBat mejora el análisis de datos médicos reduciendo sesgos de manera eficiente.

Nuevos métodos mejoran la precisión de la imagen EIT para aplicaciones médicas e industriales.

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MoEUT mejora la eficiencia y el rendimiento de los Transformadores Universales en tareas de lenguaje.