Informática - Aprendizaje automático

Un nuevo método mejora cómo los modelos manejan datos inesperados.

Un nuevo método aprovecha la simetría en los datos para tener mejores resultados de aprendizaje.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje en el aprendizaje por refuerzo al mezclar el éxito pasado con la exploración.

Una mirada a los desafíos y defensas en los sistemas de verificación automática de hablantes.

Un nuevo modelo mejora las predicciones sobre el comportamiento de clics de los usuarios en línea.

DeepStay usa aprendizaje débilmente supervisado para mejorar la identificación de regiones de estancia.

Un enfoque nuevo para mejorar cómo las máquinas aprenden de los datos.

Las redes ópticas permiten transferencias de datos rápidas, moldeando el futuro de la tecnología de comunicación.

Un enfoque novedoso combina NMF y SDP para un clustering efectivo.

Esta investigación redefine el aprendizaje activo usando bases casi ortogonales para mejorar la eficiencia.

Un nuevo marco para una colaboración efectiva entre modelos de lenguaje inteligentes.

Los investigadores mejoran el diseño de experimentos usando aprendizaje por refuerzo y nuevas técnicas de estimación.

Un nuevo método utiliza algoritmos genéticos para crear datos sintéticos mientras protege la privacidad.

Un nuevo método mejora la eficiencia y el rendimiento del entrenamiento de modelos de lenguaje grandes.

Nuevo método mejora el rendimiento del aprendizaje automático en diferentes entornos de datos.

Una herramienta para analizar datos de luz nocturna y ayudar en la planificación urbana y la investigación.

Presentando un nuevo método que usa lanzamientos de monedas para una mejor exploración en entornos complejos.

Una mirada a medir similitudes entre puntos de datos usando métricas de distancia.

Un estudio mejora las predicciones de declive cognitivo usando datos parciales.

Explora cómo el ruido influye en las redes neuronales recurrentes y la complejidad de muestra.

Nuevos métodos mejoran la precisión del conteo en grandes conjuntos de imágenes usando verificación humana.

SAFT mejora la velocidad y eficiencia del entrenamiento para modelos de deep learning ruidosos.

Una herramienta diseñada para mejorar la comprensión de datos geométricos en diferentes campos.

Un nuevo enfoque mejora la privacidad en el aprendizaje automático sin sacrificar velocidad ni precisión.

Presentando SERT y SST-ANN para hacer mejores predicciones con datos faltantes.

El marco GST mejora la imagenología médica al abordar la incertidumbre y los cambios de dominio.

Nuevos métodos en el aprendizaje automático mejoran la comprensión de la supervivencia del cáncer de mama.

Las redes neuronales mejoran la precisión y eficiencia de los datos climáticos a través de técnicas de desagregación innovadoras.

La investigación propone nuevos ODEs neuronales que respetan restricciones de variedades en robótica.

Nuevos sistemas de radar mejoran la seguridad del conductor con una mejor gestión de la incertidumbre.

Una herramienta de laboratorio virtual para que los investigadores optimicen procesos químicos usando IA.

GiPH mejora la colocación de tareas en los dispositivos para un mejor rendimiento.

Usando deep learning para mejorar las resonancias magnéticas y el cuidado del paciente.

Nuevo método acelera la afinación de haces en aceleradores usando aprendizaje automático.

Una mirada a la predicción conforme para mejorar la fiabilidad de la IA.

Una biblioteca para explicar predicciones de machine learning usando datos de series de tiempo.

Entender las predicciones de la IA aumenta la confianza en las aplicaciones de química.

Descubre cómo las técnicas cuánticas pueden mejorar las predicciones en la banca.

El conjunto de datos FLAIR 2 ayuda a mapear la salud del suelo y el uso de la tierra en Francia.

Cómo las matrices de Gram y las capas de normalización mejoran el aprendizaje de redes neuronales.