Informática - Aprendizaje automático

Descubre cómo la adaptación en el momento de la prueba ayuda a los modelos de aprendizaje automático a enfrentar cambios inesperados en los datos.

Nuevos métodos para filtrar señales de EEG mejoran el rendimiento de la interfaz cerebro-computadora.

El Aprendizaje Federado y la IA Explicable aseguran prácticas de datos seguras y claras.

Un nuevo enfoque para entrenar máquinas en dispositivos pequeños con menos complejidad.

Los investigadores usan tecnología para medir la fatiga de los pilotos en tiempo real y mejorar la seguridad.

Combinando la perspicacia humana y el aprendizaje automático para combatir el fraude financiero de manera efectiva.

Analizando cómo la simplificación de modelos afecta la claridad en la toma de decisiones y el rendimiento.

Un nuevo enfoque para detectar fraudes en línea usando tecnología de grafos.

Una mirada a cómo lograr decisiones justas usando funciones submodulares.

BAPULM simplifica las predicciones de interacción de medicamentos, acelerando el desarrollo de fármacos.

Los KANs ofrecen flexibilidad y eficiencia en el aprendizaje automático en comparación con los MLPs.

MicroScopiQ mejora el rendimiento de los modelos de IA mientras consume menos energía.

Examinando las vulnerabilidades en métodos de marcas de agua contra ataques de parafraseo.

Un nuevo sistema tecnológico acelera las respuestas de la IA y ahorra costos.

Descubre cómo NMformer mejora la clasificación de señales en medio del ruido en las comunicaciones inalámbricas.

Ahora los robots pueden aprender tareas mejor gracias al etiquetado automático de recompensas.

Explorando cómo el RL performativo cambia la dinámica del juego y la estabilidad de la política.

Este sistema mejora la detección de DR mientras mantiene la privacidad del paciente.

RLT reduce el tiempo de entrenamiento para IA en procesamiento de video al eliminar tokens innecesarios.

Refinar conjuntos de datos de EEG mejora los modelos de aprendizaje automático para interpretar señales cerebrales.

Los ratones muestran aprendizaje continuo incluso cuando no se ve progreso, revelando la adaptabilidad del cerebro.

HSPI ayuda a las empresas a confirmar el hardware detrás de los modelos de IA para generar más confianza.

Descubre cómo el método D'Hondt mejora la comprensión de las decisiones de la IA.

Una visión general de las fortalezas y debilidades de los Modelos de Visión-Lenguaje de hoy.

Un nuevo método ayuda a los robots a mejorar su toma de decisiones usando conocimientos pasados.

Explorando cómo aprenden los transformadores y los desafíos que enfrentan contra ataques.

Una mirada a cómo las CNN interpretan imágenes y sus características.

Este estudio explora la complejidad de la muestra en la regresión por listas para mejorar las predicciones.

Aprende sobre el clustering jerárquico de enlace promedio y sus aplicaciones prácticas.

Nuevo marco mejora la precisión y fiabilidad de las predicciones en entornos inciertos.

Un nuevo enfoque para mejorar la reconstrucción de señales usando redes neuronales.

Un nuevo método mejora el análisis de imágenes de ultrasonido mamario utilizando técnicas de aprendizaje profundo.

Nuevo marco combina generación y comprensión de imágenes usando modelos de difusión.

Cambia la manera en que ves videos con la innovadora tecnología de cambio de ángulo de ReCapture.

La Red Neuronal de Características de Chebyshev mejora la precisión en las tareas de aproximación de funciones.

Nuevos sistemas de memoria ayudan a los robots a adaptarse a los cambios en el hogar y en el trabajo.

Aprende cómo LoFi mejora la calidad de imagen usando información local.

MoleVers predice propiedades moleculares con datos limitados, ayudando en la investigación en medicina y materiales.

Usando machine learning para predecir la reacción del público a las versiones de canciones.

Los investigadores desarrollan un método para que la IA se coordine sin tener toda la info.