Informática - Aprendizaje automático

Una mirada a la optimización del uso de energía en redes móviles a través de nuevas políticas.

Nuevas técnicas mejoran la precisión de la evaluación en el aprendizaje por refuerzo, moldeando las aplicaciones futuras.

Un nuevo método mejora la generación de música al agregar contexto de interpretación.

Un nuevo método mejora el diseño de moléculas al considerar múltiples propiedades a la vez.

Un enfoque simplificado para entrenar modelos de IA basados en autoevaluación.

La investigación destaca nuevos métodos para abordar la mala especificación del modelo y mejorar la fiabilidad de las predicciones.

ChatDiet combina datos personales y conocimientos de la población para dar mejores consejos sobre comida.

Un nuevo enfoque genera subtítulos de audio usando solo texto, mejorando la eficiencia de datos.

Un nuevo marco crea modelos de IA personalizados de forma rápida y sencilla.

Un nuevo algoritmo combina BQL y CFR para un mejor aprendizaje en entornos dinámicos.

Un estudio investiga cómo los LLMs recuerdan gráficos en comparación con la memoria humana.

Un nuevo método kNN mejora la estimación de la media y la varianza con evaluación de incertidumbre.

Un estudio revela que los modelos de lenguaje priorizan la relevancia sobre la calidad de la evidencia.

SPML mejora la seguridad de los chatbots al monitorear las entradas de los usuarios y afinar las definiciones.

Presentamos FOMO, un método para mejorar los DNNs contra ataques adversariales a través del olvido.

Investigando métodos para entender sistemas desconocidos a través de información parcial.

Un nuevo algoritmo mejora la optimización cuando los hiperparámetros son desconocidos.

Aprende cómo la invariancia condicional mejora el rendimiento del modelo en diferentes tipos de datos.

Explorando los beneficios de usar programación en el aprendizaje por refuerzo.

Este artículo presenta un modelo adaptativo para mejorar las predicciones con datos faltantes.

La optimización de orden cero ofrece eficiencia en memoria para grandes modelos de lenguaje en tareas de PNL.

Explorando los desafíos y las innovaciones para emparejar grabaciones de audio con partituras.

Este artículo habla sobre métodos para mejorar la eficiencia de muestreo en redes neuronales bayesianas.

Un nuevo método mejora el rendimiento de las redes neuronales gráficas en datos no vistos.

Un nuevo enfoque aprovecha el aprendizaje autosupervisado para conectar el audio y la partitura.

Este estudio explora técnicas de aprendizaje híbrido para mejorar el aprendizaje automático cuántico.

Nuevo método de sub-muestreo reduce costos en el entrenamiento de núcleos cuánticos.

Este artículo explora cómo la inferencia activa moldea el movimiento y la toma de decisiones.

Este artículo habla de un enfoque innovador que integra IA en los métodos de descubrimiento causal.

Explorando métodos para modelar sistemas complejos usando datos del mundo real.

Aprende sobre las correlaciones espurias y su impacto en los sistemas de aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la coincidencia entre audio y partituras.

Nuevos algoritmos mejoran la precisión del agrupamiento mientras minimizan los costos de consulta.

Abordando el cambio de dominio y el cambio de concepto en modelos de IA.

Aprende cómo la entropía causal y la ganancia de información nos ayudan a analizar las relaciones entre variables.

Explorando las amenazas que plantea la intoxicación de datos indiscriminada en el aprendizaje auto-supervisado.

Un nuevo método mejora las predicciones en el sensing virtual con datos limitados.

Un estudio sobre regresión de kernel que aborda el sobreajuste y el comportamiento de las funciones de kernel.

Un sistema para chequear la equidad en machine learning mientras se protege la privacidad del modelo.

Explora cómo el precio de referencia moldea las estrategias de precios dinámicos en los mercados en línea.