Informática - Aprendizaje automático

Un enfoque de aprendizaje automático que utiliza el movimiento para un aprendizaje visual de datos efectivo.

Este estudio monitorea los cambios en los bosques de Costa de Marfil usando datos satelitales avanzados.

Nuevos métodos para mejorar la generación de imágenes a través de una representación flexible del espacio latente.

Transformando texto en movimientos digitales realistas usando modelos innovadores.

Un nuevo método mejora la precisión en la detección de pólipos durante los procedimientos de colonoscopia.

Examinando cómo los sesgos afectan las sugerencias de contenido digital según la demografía.

La investigación revela huecos en los modelos de clasificación de imágenes cuando los objetos están parcialmente ocultos.

El Aprendizaje Federado mejora la privacidad y la eficiencia en las operaciones de redes inteligentes.

Examinando cómo la flexibilidad en los modelos mejora la precisión predictiva a través de ajustes dinámicos.

Un método para aclarar cómo los robots toman decisiones para asegurar la seguridad.

Este artículo explora el aprendizaje descentralizado y la importancia de las métricas de similitud.

Este marco permite aprender rápidamente nuevas categorías de objetos con pocos datos.

Un nuevo método mejora los modelos generativos al integrar reglas físicas para un movimiento realista.

Este estudio investiga el sesgo de género en la predicción del estrés y la fatiga en pilotos.

Un nuevo enfoque mejora el diseño de circuitos de hardware usando aprendizaje automático.

Examinando cómo el upselling afecta el comportamiento de los usuarios y los ingresos de la plataforma.

Este artículo explora un método para entender modelos de aprendizaje automático de caja negra sin datos de entrenamiento.

Este estudio investiga modelos generativos para la creación efectiva de frases clave en artículos científicos.

KAT mejora el aprendizaje profundo usando KANs avanzados para reemplazar MLPs.

Una nueva técnica reduce las necesidades de memoria para modelos de lenguaje grandes, manteniendo el rendimiento.

Un nuevo método mejora la eficiencia en la programación de trabajos usando datos pasados.

Un nuevo método mejora la eficiencia en el procesamiento de entradas largas para modelos de lenguaje.

Los modelos de lenguaje causal muestran potencial para resolver Sudokus y acertijos de cebra.

Un nuevo modelo revela información sobre relaciones positivas y negativas en las redes.

Un nuevo método mejora la privacidad de los datos en el aprendizaje automático a través de enfoques personalizados.

Un nuevo método mejora la selección de temperatura para un muestreo estadístico eficiente.

Un enfoque innovador mejora el descubrimiento de materiales para la tecnología y la salud.

ReflectDiffu mejora las interacciones con chatbots al entender mejor las emociones.

Una nueva variante de primer orden de MAML mejora la eficiencia en tareas de meta-aprendizaje.

Este estudio mejora la precisión de la clasificación de imágenes médicas usando datos sintéticos.

Un nuevo método combina IA y química cuántica para resolver ecuaciones complejas de manera eficiente.

Un nuevo marco combina aprendizaje automático y EDPS para modelado científico eficiente.

Un nuevo método combina técnicas estadísticas y aprendizaje automático para mejores pronósticos de la altura de las olas.

Un nuevo método que mejora el reconocimiento de voz mientras asegura la privacidad de los datos.

Examinando cómo el mix de casos afecta el rendimiento de los modelos de predicción en la salud.

Un nuevo método combina física y aprendizaje automático para resolver ecuaciones matemáticas complejas.

Este artículo destaca un estudio sobre cómo el ML predice la rugosidad de la superficie en procesos de fresado.

Este artículo habla sobre la destilación de conjuntos de datos y su importancia en varias áreas.

Este artículo habla sobre formas de mejorar la seguridad en RL usando modelos de lenguaje.

Una mirada a cómo IRL mejora el rendimiento y la diversidad de los modelos de lenguaje.