Informática - Aprendizaje automático

Explorando métodos para recuperar parámetros del modelo a partir de puntajes de apalancamiento en el análisis de regresión.

UPINN mejora nuestra capacidad para modelar y predecir los efectos de los medicamentos de quimioterapia.

Mejorando DistilBERT para clasificar mejor las metodologías de investigación biomédica.

EncodeNet mejora la precisión de DNN sin aumentar el tamaño del modelo.

Un nuevo enfoque de optimización inversa que incorpora datos contextuales para hacer mejores predicciones.

Una mirada a cómo diferentes redes neuronales aprenden de las imágenes.

Un nuevo método garantiza la validez de las explicaciones contrafactuales a pesar de los cambios en el modelo.

TF2AIF simplifica el despliegue de modelos de IA en diferentes dispositivos y plataformas.

Aumentan las preocupaciones sobre la seguridad de los modelos de Texto-a-Imagen y su uso indebido.

CUMAD detecta dispositivos IoT hackeados mientras minimiza alertas falsas.

Este artículo habla sobre la integración del aprendizaje profundo bayesiano en enfoques de aprendizaje federado.

Presentamos FiLo: Un nuevo método para la detección y localización precisa de anomalías.

Un modelo para sugerencias de acciones personalizadas, teniendo en cuenta las preferencias y el momento.

Un nuevo método busca mejorar la equidad en la generación de datos de salud sintéticos.

Graph4GUI mejora el diseño de interfaces de usuario a través de una mejor representación y gestión.

VN-EGNN mejora el desarrollo de medicamentos al mejorar la identificación de sitios de unión en proteínas.

HistNetQ ofrece un enfoque nuevo para cuantificar datos usando aprendizaje profundo.

Este método mejora el rendimiento de las DNN en dispositivos edge mediante una poda eficiente.

Este artículo presenta una estrategia novedosa para mejorar tareas de regresión a través del aprendizaje activo.

Un método para crear controladores adaptables para diferentes diseños de robots.

Este estudio compara métodos para evaluar el rendimiento de modelos de IA en el sector salud.

Un método para mejorar la precisión del reconocimiento de voz en los idiomas kannada y telugu.

El aprendizaje automático se encarga de la toma de decisiones con información limitada usando métodos innovadores.

Un nuevo sistema busca reducir accidentes en las intersecciones urbanas usando vehículos conectados.

Un nuevo modelo que explica cómo se puede organizar y recuperar la memoria.

Combinar modelos diferentes mejora las predicciones en el análisis de datos funcionales.

SpaceByte ofrece un enfoque a nivel de byte para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Un nuevo conjunto de datos evalúa cómo los modelos de lenguaje manejan contenido dañino en diferentes culturas.

Un nuevo modelo de aprendizaje profundo mejora la planificación de rutas de entrega para empresas de logística.

El papel del aprendizaje automático en el análisis de imágenes médicas está creciendo rápidamente.

Las tecnologías de IA están mejorando la detección y la precisión del tratamiento del cáncer de tiroides.

Nuevo enfoque de simulación que utiliza agentes de aprendizaje y refleja la dinámica real del mercado.

Una mirada a nuevos métodos para asegurar Redes Neuronales Cuánticas contra el robo.

Este estudio analiza cómo BERT codifica las relaciones gubernamentales en las oraciones.

Un enfoque novedoso usando Procesos Neurales para predicciones en tiempo real del rendimiento de equipos.

Un nuevo método mejora la fiabilidad del modelo al mejorar la detección de OOD.

Nuevo método mejora la toma de decisiones de los agentes en entornos complejos.

Combinando la computación cuántica y el aprendizaje federado para mejorar la privacidad de los datos.

Presentamos los UGEs, una nueva forma de mantener los datos seguros y utilizables.

Un marco para evaluar cómo los datos de entrenamiento influyen en el comportamiento del modelo de IA.