Informática - Aprendizaje automático

Investigando cómo el paso de mensajes mejora el filtrado colaborativo en los sistemas de recomendación.

Nuevos estándares revelan las fortalezas y debilidades de los modelos de lenguaje de codificación.

Examinando el impacto de las habilidades académicas en la matrícula universitaria en Italia.

Un nuevo marco mejora la eficiencia en la solución de problemas complejos de optimización bilevel.

Un nuevo modelo de cache combina técnicas avanzadas para optimizar el almacenamiento y acceso a datos.

Un estudio destaca la efectividad del aprendizaje automático para predecir readmisiones hospitalarias de manera justa.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de las redes neuronales profundas para dispositivos con recursos limitados.

Transolver ofrece soluciones avanzadas para problemas matemáticos complejos en varios campos.

Presentando un nuevo método para afinar modelos de manera eficiente.

Un nuevo sistema identifica contenido dañino en promociones de UGCG.

Optimizando el rendimiento de CNN en FPGAs a través de técnicas de gestión de memoria.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de acciones en videos sin editar usando pocos ejemplos.

Explora varios modelos usados para la clasificación de datos y la estimación de incertidumbre.

Aprende cómo las redes prescriptivas mejoran las decisiones de tratamiento en la atención médica personalizada.

Examinando cómo los datos moldean la alineación de los modelos de IA con las preferencias humanas.

Este estudio se centra en automatizar el análisis de defectos en obleas de carburo de silicio usando aprendizaje automático.

Explorando el papel del aprendizaje automático en la investigación científica rigurosa.

Aprende cómo el desenrollado mejora el entrenamiento de redes neuronales para simulaciones físicas.

TransFusion mejora el aprendizaje contrastivo con atención estructurada y procesamiento de datos efectivo.

Un nuevo método mejora la precisión y la velocidad al estimar constantes de Lipschitz para redes profundas.

Examinando el impacto de los ataques en la eficiencia del aprendizaje automático y proponiendo nuevas estrategias.

Este estudio identifica hiperparámetros vitales para entrenar redes neuronales cuánticas de manera efectiva.

Aprovechando nuevas técnicas para una gestión eficiente del agua urbana.

Una mirada a cómo aprenden las redes neuronales y el papel de la física en el entrenamiento.

Un nuevo enfoque para sintetizar voces con una mejor precisión rítmica.

Un enfoque multilingüe para entender las experiencias de los pacientes con efectos adversos a medicamentos.

Explorando el papel de los algoritmos cuánticos en la detección de crímenes financieros.

Las soluciones automatizadas para identificar tumores cerebrales muestran potencial para mejorar la atención al paciente.

Un nuevo método mejora los puntajes de confianza para los modelos de lenguaje en temas específicos.

Este estudio explora cómo usar el análisis de comportamiento con aprendizaje automático para mejorar los resultados del aprendizaje en línea.

SEMA ofrece un enfoque flexible para el aprendizaje continuo, adaptando modelos a nuevos datos de manera efectiva.

Un modelo predice la vulnerabilidad a ataques cibernéticos basándose en factores sociales y económicos.

Un nuevo enfoque para hacer que los datos de alta dimensión sean más fáciles de manejar.

Las pruebas de referencia de MANGO evalúan modelos de lenguaje para navegación y mapeo en contextos de laberinto.

Un nuevo método utiliza el aprendizaje profundo para abordar las ecuaciones diferenciales estocásticas de manera efectiva.

Aprende cómo los árboles de decisión ayudan en decisiones y predicciones basadas en datos.

Presentamos DeNetDM, una técnica para reducir sesgos en redes neuronales sin hacer ajustes complicados.

Este estudio destaca la importancia de las variables objetivo en el modelado del comportamiento de vehículos.

Examinando cómo la información influye en la toma de decisiones en situaciones complejas.

Un nuevo método para verificar redes neuronales profundas usando modelos de visión-lenguaje.