Informática - Aprendizaje automático

El modelo WV-Net mejora el análisis de imágenes SAR para el monitoreo oceánico.

Nuevos algoritmos mejoran la toma de decisiones en el problema de la mochila en línea utilizando predicciones concisas.

Cómo el aprendizaje federado enfrenta las amenazas a la privacidad mientras lucha por la seguridad de los datos.

RetroGFN mejora la retrosíntesis al expandir las opciones de reacción viables.

Este documento explora el comportamiento del algoritmo EM en la regresión lineal mixta para mejorar la precisión del modelo.

D-Rax ayuda a los radiólogos con el análisis de imágenes y la comunicación.

Las redes neuronales gráficas mejoran el análisis de imágenes histopatológicas, mejorando el diagnóstico de enfermedades.

Un nuevo método mejora la precisión en la respuesta a preguntas para modelos de lenguaje de caja negra.

Este artículo discute métodos para mejorar la alineación de la IA con diversas culturas.

Un nuevo método mejora la personalización de LLM para una mejor interacción del usuario.

Este artículo presenta un sistema de doble codificador para un aprendizaje efectivo de representación del habla.

N nuevos métodos revelan serias amenazas a la privacidad por el intercambio de datos de ubicación.

Evaluando estrategias para gestionar problemas de derechos de autor en modelos de lenguaje.

Un nuevo método para la clasificación usando hipergrafos mejora la precisión en la categorización de datos.

Este artículo evalúa la efectividad de los modelos de lenguaje grandes en la creación de afirmaciones de hardware.

Este artículo presenta un nuevo método para comprender mejor los modelos de aprendizaje automático.

CMDPs combinan la maximización de recompensas con la seguridad en aplicaciones de IA.

Nuevos métodos mejoran la calidad de las decisiones en la gestión de energía y sistemas complejos.

APIGen genera conjuntos de datos diversos y de alta calidad para agentes de llamada a funciones.

Un nuevo método ayuda a identificar rápidamente los puntos débiles en los modelos de aprendizaje profundo.

Introduciendo métodos para tomar decisiones más seguras en entornos de aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo algoritmo combina el RL offline y la retroalimentación de preferencias para mejorar la toma de decisiones.

Una mirada a cómo el autotuning mejora los SVM de kernel mixto para el análisis de datos.

Cómo las Mezclas de Expertos mejoran el rendimiento en tareas de Aprendizaje por Refuerzo Profundo.

Un modelo que conecta la previsión con la toma de decisiones en múltiples etapas para obtener mejores resultados.

Un nuevo marco mejora la eficiencia de la gestión de inventarios utilizando técnicas de aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo método promete una eliminación de datos eficiente sin afectar el rendimiento del modelo.

Un nuevo método mejora el aprendizaje por refuerzo profundo al optimizar simultáneamente los hiperparámetros y las funciones de recompensa.

Evaluando la confianza del modelo en la identificación de tipos de terreno a partir de imágenes satelitales.

Los graphcodes mejoran el análisis topológico de datos para obtener mejores ideas en conjuntos de datos complejos.

Un estudio examina los modelos de difusión y su efectividad con datos gaussianos.

La tecnología de IA mejora el diagnóstico y monitoreo del cáncer de estómago a través de técnicas de imagen mejoradas.

Una mirada más cercana a cómo operan los modelos de MoE y sus posibles beneficios.

NeBuLa mejora la predicción de acciones a partir de conversaciones en juegos colaborativos.

Cómo las explicaciones contrafactuales ayudan en la predicción del comportamiento molecular y sus implicaciones.

Aprende a crear horarios adaptativos para gestionar los desafíos de absentismo.

Un nuevo método para mejorar las recomendaciones de artículos usando datos históricos de usuarios.

AdaZeta reduce el uso de memoria mientras mejora el rendimiento en el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje.

Presentamos FC-EM para proteger los datos de nubes de puntos 3D contra accesos no autorizados.

Un nuevo enfoque mejora la predicción de cuadros de video usando conocimiento del dominio.