Informática - Aprendizaje automático

Nuevos métodos mejoran la comprensión de la computadora sobre el habla susurrada y normal.

Descubre cómo el sesgo en ML afecta los resultados de salud pública y la equidad.

Un nuevo marco mejora las predicciones de tráfico al analizar relaciones causales e incertidumbre.

Este artículo destaca el papel clave de la incertidumbre en la IA.

Este estudio usa ControlNet para mejorar la generación de imágenes a partir de descripciones de arte abstracto.

Un nuevo enfoque simplifica el entrenamiento de redes neuronales equivariantes para mejorar el rendimiento.

Un nuevo enfoque mejora los cálculos de gradiente, aumentando la eficiencia de los transformadores en el aprendizaje automático.

Explorando el desaprendizaje certificado y su papel en la protección de la privacidad de datos.

Un nuevo modelo busca traducir la actividad cerebral en un lenguaje comprensible.

El nuevo método BaDLoss mejora la protección contra el envenenamiento de datos en el aprendizaje automático.

El enfoque HBIC mejora el análisis de conjuntos de datos médicos complejos.

Usar ML causal puede mejorar mucho la toma de decisiones en la agricultura y la sostenibilidad.

Un nuevo método mejora la comprensión de la expresión génica en los tejidos.

Los sistemas de IA mejoran la precisión de las mamografías y la confianza a través de técnicas de interpretabilidad efectivas.

Un nuevo método mejora la capacidad de las redes neuronales para manejar cambios geométricos.

Un nuevo enfoque mejora la coordinación entre varios agentes.

Una mirada a la recorte de micro-lotes y sus beneficios para el entrenamiento de modelos.

Aprende estrategias efectivas de pruebas AB para mejorar la toma de decisiones y los resultados.

DeTPP mejora las predicciones de eventos a largo plazo en varios campos con resultados diversos.

Wave-LSTM mejora el análisis de alteraciones en el número de copias en el cáncer.

Un nuevo método para aumentar la robustez del modelo contra ataques adversariales.

Este artículo habla sobre cómo usar la descomposición tensorial para mejorar las PINNs en la resolución de ecuaciones complejas.

Entender cómo las compañías de seguros ajustan sus ofertas para cumplir objetivos.

FST-Mamba mejora la comprensión de la conectividad cerebral usando datos de fMRI.

Integrar la cuantificación de incertidumbre en DeepONet mejora las predicciones en sistemas físicos complejos.

Usar sensores para monitorear el comportamiento de las crías mejora su salud y bienestar.

Explorando la intersección de la computación cuántica y el aprendizaje automático para la seguridad de datos.

Un método que combina VMD y modelos lineales aumenta la precisión de las predicciones.

Presentando un método para evaluar las variables clave que afectan los resultados del tratamiento.

Este estudio analiza explicaciones contrafactuales y el impacto de las técnicas de balanceo en las predicciones de éxito estudiantil.

La investigación presenta métodos de redes neuronales para el Aprendizaje Hamiltoniano en sistemas cuánticos.

Examinando el contexto en el aprendizaje automático para identificar vulnerabilidades en software.

MedDec ayuda a entender y mejorar la toma de decisiones médicas a través de notas clínicas estructuradas.

Este artículo habla sobre el papel de la IA en el reconocimiento de gestos usando dispositivos pequeños.

SUMO mejora la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo offline al mejorar la estimación de la incertidumbre.

Un nuevo enfoque para descubrir relaciones causales usando análisis por pares.

Este artículo trata sobre el desarrollo de modelos de lenguaje abiertos y grandes para el idioma lituano.

Aprende cómo la aproximación de rango bajo simplifica el análisis de datos en varios campos.

Un nuevo método mejora el uso de memoria y la velocidad de entrenamiento en modelos de lenguaje grandes.

La investigación examina el potencial de los métodos cuánticos en tareas de clasificación.