Informática - Aprendizaje automático

Nuevas CSP-Nets mejoran la interpretación de la actividad cerebral para mejores interfaces BCI.

Una guía para acelerar el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes con paralelismo y gestión de memoria.

Una mirada a cómo AEC mejora las explicaciones de decisiones de IA.

Aprende a decir si una imagen es real o hecha por IA.

Una guía para estrategias de trading efectivas y ejecución en el mercado de valores.

Usando aprendizaje automático para aclarar la importancia de variantes genéticas.

Un nuevo enfoque mejora la forma en que las computadoras aprenden de la experiencia.

Un nuevo marco mejora el razonamiento en los modelos de lenguaje con razones de calidad.

Nuevo método utiliza redes neuronales no entrenadas para alinear imágenes más fácil.

Reduciendo el tamaño del modelo de lenguaje sin perder inteligencia.

Las auditorías regulares hacen que los modelos de lenguaje en salud sean confiables para el cuidado de los pacientes.

Este artículo examina enfoques energéticamente eficientes para la IA en ciberseguridad.

Descubre la importancia del desacuerdo entre clasificadores para mejorar el rendimiento del modelo.

Los científicos usan VR para operar robots desde lejos, haciendo las tareas más fáciles.

Este estudio examina la predicción de mortalidad en adultos mayores usando un modelo 1D-CNN.

FM-TS simplifica la generación de series de tiempo con rapidez y eficiencia.

FGAT ofrece una forma más inteligente de predecir conexiones en redes complejas.

OneProt combina varios tipos de datos para mejorar la eficiencia en la investigación de proteínas.

Usando aprendizaje automático para analizar las no respuestas en encuestas de adultos mayores durante la pandemia.

Descubre cómo el aprendizaje automático revela descripciones duales en modelos de redes.

BudgetMLAgent combina modelos pequeños para soluciones de aprendizaje automático rentables.

Una mirada a los comportamientos del aprendizaje profundo y sus explicaciones.

Un nuevo método mejora la eficiencia y precisión del agrupamiento de datos.

ClipFL mejora el aprendizaje federado al eliminar dispositivos ruidosos para un mejor rendimiento.

Una mirada a cómo las intervenciones aclaran las relaciones complejas de datos en diferentes campos.

Una mirada a cómo los agentes colaboran y se adaptan en escenarios de toma de decisiones.

Aprende a lidiar con el ruido de etiquetas en el aprendizaje automático para tener mejor precisión.

Usando modelos más pequeños para acelerar el entrenamiento de modelos de lenguaje más grandes.

Un modelo de computadora mejora las predicciones para combinaciones de medicamentos contra el cáncer, mejorando los planes de tratamiento.

Investigando cómo la riqueza influye en los modelos de lenguaje en narrativas de viaje.

Un nuevo método mejora la generación de datos sintéticos para ensayos clínicos, asegurando la privacidad.

Combinando el aprendizaje federado y las GNNs para mejorar la evaluación de derrames cerebrales, asegurando la privacidad del paciente.

Los autoencoders mejoran la detección de comportamiento inusual de usuarios en los registros de Okta.

Un método justo para elegir participantes basándose en el rendimiento.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender acciones de videos sin necesitar muchos datos.

Aprende a elegir datos importantes para obtener mejores resultados.

Un estudio sobre dos enfoques para mejorar el rendimiento de la IA en tareas de lenguaje.

Un nuevo modelo mejora la comprensión de la dinámica poblacional y los problemas de salud.

Presentando el ajuste fino gradual para un aprendizaje más inteligente de los robots sin necesidad de etiquetas extensas.

Un nuevo método combina eficiencia y precisión en el Aprendizaje Federado.