Informática - Aprendizaje automático

Entendiendo las complejidades de demostrar el uso de datos en el entrenamiento de IA.

Un nuevo método ayuda a los robots a aprender tareas usando videos humanos en línea, reduciendo las necesidades de entrenamiento.

Este estudio explora métodos efectivos para generar datos sintéticos para el entrenamiento de modelos de lenguaje.

Una nueva herramienta mejora las predicciones de los rendimientos de reacciones químicas usando IA.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de las predicciones en el análisis de series temporales.

Analizando los efectos de los métodos de poda en el rendimiento y la interpretabilidad de GoogLeNet.

Dos nuevos conjuntos de datos mejoran la investigación sobre las operaciones de perforación y la seguridad.

Un método para mejorar el rendimiento del modelo a pesar de etiquetas de datos incorrectas.

Este artículo explora el smooth boosting y sus ventajas en el entrenamiento de modelos.

Un nuevo método para adaptar datos de series temporales sin necesidad de información de origen.

Aprende cómo las GNN mejoran las predicciones de Vida Útil Restante para equipos industriales.

DuoGNN mejora el análisis de grafos al separar las interacciones entre nodos para un rendimiento mejor.

Combinar prompts globales y locales mejora los modelos de aprendizaje federado mientras se preserva la privacidad de los datos.

Un nuevo método mejora la eficiencia del clasificador Naive Bayes al estimar los pesos de las variables.

Un nuevo modelo ofrece información sobre tendencias laborales mientras protege datos sensibles.

Evaluando modelos de reconocimiento de voz para sesiones de diagnóstico de autismo.

El Aprendizaje por Refuerzo adapta estrategias para tomar mejores decisiones financieras.

Un nuevo modelo mejora el análisis de conjuntos de datos longitudinales con múltiples covariables.

Nuevos algoritmos mejoran la eficiencia en la detección de objetos al optimizar los procesos de NMS.

Un nuevo enfoque para entrenar modelos de IA mientras se cumplen los estándares de seguridad.

La investigación usa aprendizaje automático para predecir regiones solares activas y mejorar la seguridad.

Un nuevo enfoque para mejorar la detección de anomalías basada en logs usando modelos transformer.

Este artículo habla sobre cómo mejorar los sistemas de recomendación de noticias sin dejar de lado los valores del periodismo.

La investigación explora mezclar datos de EEG para mejorar la interacción cerebro-computadora.

POMONAG mejora la búsqueda de arquitectura con un enfoque en múltiples objetivos para una mejor eficiencia.

Optimizando DNNs con cuantización en potencias de dos para dispositivos con recursos limitados.

AUCSeg mejora la segmentación al abordar el desequilibrio de clases en el procesamiento de imágenes.

Un nuevo conjunto de datos mejora la detección de anomalías para un mantenimiento más seguro de las líneas eléctricas.

Un nuevo método mejora el control de los robots con patas y brazos.

Una mirada a los desafíos y soluciones del aprendizaje federado para mantener la privacidad de los datos y la precisión del modelo.

Un nuevo método mejora las predicciones al abordar las dependencias entre canales a lo largo del tiempo.

Un nuevo modelo mejora cómo los científicos estudian las interacciones y funciones de las proteínas.

Aprende cómo las Regiones Sin Anomalías mejoran la eficiencia en la detección de anomalías en conjuntos de datos.

Una guía para entender cómo la IA financiera impacta el trading y la inversión.

Un nuevo método ayuda a los robots a detectar situaciones de riesgo durante las tareas para que las operaciones sean más seguras.

Nuevo modelo consigue una transcripción de voz más rápida sin sacrificar la precisión.

Descubre cómo RNA-GPT está revolucionando la investigación sobre el ARN y sus funciones.

Aprende cómo las redes neuronales imitan conceptos de programación para hacer predicciones efectivas.

Los métodos de aprendizaje automático mejoran el control de calidad para los defectos de impresión en botellas de vidrio.

Esta investigación propone mejores métodos de evaluación para modelos de predicción de enlaces en grafos de conocimiento.