Estadística - Aprendizaje automático

Aprendizaje automático Revolucionando los Modelos de Lenguaje con Autoencoders Sparsos BatchTopK

Los autoencoders dispersos BatchTopK mejoran el procesamiento del lenguaje a través de una selección inteligente de datos.

Bart Bussmann, Patrick Leask, Neel Nanda

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Aprendizaje automático Fortaleciendo el Aprendizaje Automático: El Camino hacia Modelos Robustos

Khoat Than, Dat Phan, Giang Vu

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Aprendizaje automático El Auge de los Modelos Fundamentales de Series Temporales

Songkang Wen, Vasilii Feofanov, Jianfeng Zhang

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Metodología Mapeando Redes Cerebrales: Un Nuevo Enfoque

Michael Hellstern, Byol Kim, Zaid Harchaoui

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Aprendizaje automático Renovando la Toma de Decisiones con Evaluación fuera de Políticas

Aishwarya Mandyam, Shengpu Tang, Jiayu Yao

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Aprendizaje automático Dominando la Clasificación Multiclase: Técnicas y Desafíos

Marco Bressan, Nataly Brukhim, Nicolò Cesa-Bianchi

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Aprendizaje automático Un Enfoque Estructurado para Modelos Generativos

Aprende cómo el entrenamiento estructurado mejora los modelos de aprendizaje automático y su precisión.

Santiago Aranguri, Francesco Insulla

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Aprendizaje automático Haciendo que los modelos de IA sean más ligeros y más inteligentes

La investigación encuentra formas de reducir el tamaño de los modelos de IA sin perder precisión.

Meyer Scetbon, James Hensman

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Aprendizaje automático Modelos de Difusión de Denoising: Una Nueva Ola en la IA

Explora cómo los DDMs transforman el ruido aleatorio en datos valiosos.

Christopher Williams, Andrew Campbell, Arnaud Doucet

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Aprendizaje automático Memorización vs. Generalización en IA: Una espada de doble filo

Explora el equilibrio entre la memorización y la generalización en el aprendizaje automático.

Reza Bayat, Mohammad Pezeshki, Elvis Dohmatob

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Aprendizaje automático Autoencoders Wasserstein Emparejados: Una Nueva Forma de Crear

Aprende cómo los autoencoders de Wasserstein emparejados generan imágenes basadas en condiciones específicas.

Moritz Piening, Matthias Chung

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Aprendizaje automático Los robots aprenden con estabilidad y fiabilidad

Nuevos métodos mejoran el aprendizaje de los robots al garantizar un rendimiento estable en entornos cambiantes.

Amin Abyaneh, Mahrokh G. Boroujeni, Hsiu-Chin Lin

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Aprendizaje automático Navegando el complejo mundo de la clasificación

Explora cómo la clasificación ayuda a las máquinas a aprender en datos de alta dimensión.

Jonathan García, Philipp Petersen

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Aprendizaje automático La revolución de la energía eólica en Arabia Saudita

Arabia Saudita cambia el enfoque hacia la energía eólica para un futuro sostenible.

Kesen Wang, Minwoo Kim, Stefano Castruccio

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Aprendizaje automático Optimizando la representación de datos con el embebido de Johnson-Lindenstrauss

Aprende cómo la optimización está cambiando las técnicas de representación de datos.

Nikos Tsikouras, Constantine Caramanis, Christos Tzamos

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Aprendizaje automático Calibrando Modelos para Predicciones de Pandemias

Aprende cómo la calibración de modelos puede mejorar las predicciones de la propagación de enfermedades.

Puhua Niu, Byung-Jun Yoon, Xiaoning Qian

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Optimización y control Enseñando algoritmos para aprender como niños pequeños

Descubre cómo los algoritmos aprenden de los datos usando ajustes pequeños y métodos de control.

Getachew K. Befekadu

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Aprendizaje automático El arte de aproximar probabilidades complejas

Aprende cómo la inferencia variacional y los flujos de normalización mejoran la modelización estadística.

Abhinav Agrawal, Justin Domke

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Aprendizaje automático Dominando el ajuste fino multitarea en IA

Aprende cómo un buen peso mejora el rendimiento de la IA en multitarea.

Hugo Monzón Maldonado, Thomas Möllenhoff, Nico Daheim

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Aprendizaje automático MediaGraphMind: Una Nueva Forma de Confiar en las Noticias

MediaGraphMind ayuda a evaluar la fiabilidad y el sesgo de las fuentes de noticias de manera efectiva.

Muhammad Arslan Manzoor, Ruihong Zeng, Dilshod Azizov

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Aprendizaje automático Descifrando relaciones causales con modelos de flujo

Aprende cómo los modelos de flujo mejoran la comprensión de causa y efecto.

Minh Khoa Le, Kien Do, Truyen Tran

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Aprendizaje automático Algoritmos más rápidos transforman el entrenamiento de redes neuronales

Nuevos algoritmos aceleran los cálculos de redes neuronales, mejorando la eficiencia y la precisión.

Kyle R. Chickering

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Aprendizaje automático Navegando la Multiplicidad Predictiva en Modelos de IA

Aprende cómo el preprocesamiento de datos afecta las predicciones en el aprendizaje automático.

Mustafa Cavus, Przemyslaw Biecek

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Aprendizaje automático Revolucionando el Aprendizaje Profundo con DQA

DQA ofrece una solución inteligente para una cuantización profunda eficiente en dispositivos con recursos limitados.

Wenhao Hu, Paul Henderson, José Cano

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Aprendizaje automático Optimización de decisiones con programación lineal en línea

Aprende a tomar decisiones de recursos rápidas e inteligentes de manera eficiente.

Jingruo Sun, Wenzhi Gao, Ellen Vitercik

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Aprendizaje automático Alineando la IA con Nuestros Valores: El Reto del Hackeo de Recompensas

Descubre cómo la IA puede alinearse con las intenciones humanas sin resultados no deseados.

Paria Rashidinejad, Yuandong Tian

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Aprendizaje automático GeLoRA: Una forma más inteligente de ajustar modelos de IA

GeLoRA simplifica y reduce costos para afinar modelos de lenguaje grandes.

Abdessalam Ed-dib, Zhanibek Datbayev, Amine Mohamed Aboussalah

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Teoría de la información Avanzando la Detección MIMO con Algoritmos GMM

Un nuevo algoritmo basado en GMM mejora la detección MIMO en sistemas de comunicación inalámbrica.

Shachar Shayovitz, Doron Ezri, Yoav Levinbook

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Aprendizaje automático Simplificando el Análisis de Datos con BENN

Descubre cómo BENN mejora la reducción de dimensiones en el análisis de datos.

Yin Tang, Bing Li

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Aplicaciones CESAR: Mejorando la Predicción de Energía Eólica

CESAR mejora la precisión de las predicciones de viento para un uso efectivo de la energía renovable.

Matthew Bonas, Paolo Giani, Paola Crippa

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Metodología Evaluando Algoritmos de Descubrimiento Causal: Una Búsqueda de Claridad

Desentrañando los desafíos de evaluar algoritmos en el descubrimiento causal.

Anne Helby Petersen

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Análisis de datos, estadística y probabilidad Decodificando la Importancia de las Características: Un Nuevo Enfoque

Aprende a medir el impacto de las características de los datos en los modelos predictivos.

Marlis Ontivero-Ortega, Luca Faes, Jesus M Cortes

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Aprendizaje automático Equilibrando la Justicia en IA: Un Enfoque Mixto

La investigación revela pros y contras de las técnicas Mixup para la equidad en la IA.

Karina Halevy, Karly Hou, Charumathi Badrinath

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Aprendizaje automático Muestreo Adaptativo: Una Forma Inteligente de Cultivar

Descubre cómo el muestreo adaptativo mejora las decisiones agrícolas y los rendimientos de los cultivos.

Giorgio Morales, John Sheppard

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Criptografía y seguridad Protegiendo la privacidad en la muestreo de datos

Descubre cómo la privacidad diferencial protege los datos personales durante el análisis.

Albert Cheu, Debanuj Nayak

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Física de altas energías - Fenomenología Aprovechando la IA para analizar chorros de partículas

El deep learning impulsa la investigación en física de partículas con el extenso conjunto de datos AspenOpenJets.

Oz Amram, Luca Anzalone, Joschka Birk

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Aprendizaje automático Llenando los huecos: Explicación de la completación de matrices

Descubre cómo la completación de matrices mejora el manejo de datos en diferentes campos.

Ziyuan Chen, Fang Yao

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Aprendizaje automático Aprovechando los Modelos de Difusión para la Generación de Datos

Aprende cómo los modelos de difusión están revolucionando la generación y clasificación de datos.

Justin Le

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Aprendizaje automático Clustering Justo: Enfrentando Outliers por Igualdad

Un nuevo algoritmo mejora la equidad en el agrupamiento al eliminar los valores atípicos.

Binita Maity, Shrutimoy Das, Anirban Dasgupta

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Aprendizaje automático Aprendizaje Federado: Trabajo en Equipo Inteligente para la Privacidad

Aprende cómo los dispositivos colaboran sin compartir datos personales.

Junliang Lyu, Yixuan Zhang, Xiaoling Lu

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Aprendizaje automático El auge de las redes neuronales equivariantes de grupo

Descubre cómo estas redes transforman el manejo de datos con simetrías.

Edward Pearce-Crump, William J. Knottenbelt

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Aprendizaje automático FINN: El Futuro de la Valoración de Opciones

FINN combina la teoría financiera con aprendizaje automático para un precio de opciones preciso.

Amine M. Aboussalah, Xuanze Li, Cheng Chi

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Aprendizaje automático Acelerando el Aprendizaje Profundo con SCG

Descubre cómo el método SCG optimiza el aprendizaje profundo de manera eficiente.

Naoki Sato, Koshiro Izumi, Hideaki Iiduka

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Aprendizaje automático El Deep Learning transforma el análisis de datos satelitales

Nuevo método llena los vacíos de datos usando aprendizaje profundo y observaciones satelitales.

Weibin Chen, Azhir Mahmood, Michel Tsamados

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Aprendizaje automático Navegando el Desvío de Datos: El Enfoque PDD

Descubre cómo la Detección de Deriva del Perfil puede mantener tus modelos predictivos precisos.

Ugur Dar, Mustafa Cavus

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Estructuras de datos y algoritmos Dominando Técnicas de Muestreo Eficientes

Explorando métodos efectivos para muestrear de distribuciones logoconcavas complejas.

Minhui Jiang, Yuansi Chen

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Aprendizaje automático Repensando la similitud en redes neuronales

Un nuevo enfoque mejora la comprensión de las similitudes entre redes neuronales.

András Balogh, Márk Jelasity

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Aprendizaje automático Mejorando la eficiencia con Monte Carlo mejorado por predicción

PEMC combina simulaciones de Monte Carlo con aprendizaje automático para obtener resultados más rápidos y precisos.

Fengpei Li, Haoxian Chen, Jiahe Lin

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Aprendizaje automático Descifrando los secretos de los modelos de espacio de estado

Aprende cómo los modelos de espacio de estados evolucionan con el deep learning.

Jiahe Lin, George Michailidis

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Aprendizaje automático Simplificando Redes Dinámicas: Una Mirada Más Profunda

Entender cómo analizar conexiones en redes complejas que están en constante cambio.

Haixu Wang, Jiguo Cao, Jian Pei

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Metodología Desenredando Patrones Comerciales con Redes Multiplex

Usando modelos avanzados para analizar las relaciones comerciales internacionales y sus estructuras ocultas.

Iuliia Promskaia, Adrian O'Hagan, Michael Fop

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Metodología Revolucionando el Cuidado del Paciente con Resultados Sustitutos

Integrar resultados sustitutos mejora las predicciones del efecto del tratamiento en la investigación médica.

Chenyin Gao, Peter B. Gilbert, Larry Han

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Metodología Navegando Modelos de Árboles con Verosimilitud Parcial

Aprende cómo la verosimilitud parcial mejora los modelos basados en árboles en el análisis de datos.

Li Ma, Benedetta Bruni

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Aprendizaje automático Revolucionando la salud con avances en aprendizaje automático

Explorando avances en aprendizaje automático para la medicina personalizada y mejores resultados en salud.

Gideon Vos, Liza van Eijk, Zoltan Sarnyai

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Aprendizaje automático BetaExplicador: Aclarando los GNNs

Una nueva herramienta aclara cómo las redes neuronales gráficas hacen predicciones.

Whitney Sloneker, Shalin Patel, Michael Wang

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Aprendizaje automático Modelos de Suplantación: Simplificando Predicciones Complejas

Descubre cómo los modelos de sustitución ayudan a entender datos complejos.

Philipp Reiser, Paul-Christian Bürkner, Anneli Guthke

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Aprendizaje automático Detección de Anomalías: Manteniendo los Sistemas en Camino

Aprende cómo la detección de anomalías protege sistemas complejos y mejora la eficiencia.

Mulugeta Weldezgina Asres, Christian Walter Omlin, The CMS-HCAL Collaboration

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Aprendizaje automático Aprendizaje por Refuerzo: Una Inmersión Profunda

Explora cómo los agentes aprenden a tomar decisiones a través del aprendizaje por refuerzo.

Shreya Sinha Roy, Richard G. Everitt, Christian P. Robert

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Aprendizaje automático Nuevo método mejora el análisis de datos biológicos

Un nuevo marco mejora la comprensión de sistemas biológicos complejos usando datos multi-ómicos.

Sungdong Lee, Joshua Bang, Youngrae Kim

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Aprendizaje automático Revolucionando la Medición de Efectos de Tratamiento

Un nuevo método para combinar datos de pacientes y medir los efectos del tratamiento de manera efectiva.

Yuxin Wang, Maresa Schröder, Dennis Frauen

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Aprendizaje automático Revolucionando la detección de distribución fuera de lo común en el aprendizaje automático

Un nuevo marco para mejorar la detección de datos fuera de distribución.

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Aprendizaje automático Dominando Pequeños Modelos de Lenguaje: Guía de Ajuste Fino

Aprende a ajustar de manera efectiva pequeños modelos de lenguaje con estrategias prácticas.

Aldo Pareja, Nikhil Shivakumar Nayak, Hao Wang

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Aprendizaje automático El Auge del Emparejamiento de Medias Posteriores

Descubre cómo PMM empodera a las máquinas en creatividad y generación de datos.

Sebastian Salazar, Michal Kucer, Yixin Wang

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Econometría Decodificando las Predicciones de Aprendizaje Automático en Economía

Aprende cómo el aprendizaje automático ayuda a interpretar pronósticos económicos usando la historia.

Philippe Goulet Coulombe, Maximilian Goebel, Karin Klieber

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Aprendizaje automático Mejorando el Aprendizaje Automático con Muestreo de Importancia

Aprende cómo el muestreo de importancia aborda los desajustes de datos en el aprendizaje automático.

Hongyu Shen, Zhizhen Zhao

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Aprendizaje automático Revolucionando las recetas de pasteles con algoritmos inteligentes

Los métodos avanzados están cambiando la forma en que optimizamos recetas complejas.

Lam Ngo, Huong Ha, Jeffrey Chan

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Aprendizaje automático Detectando Cambios Dañinos en Modelos de Aprendizaje Automático

Un nuevo enfoque para identificar cambios en los datos sin necesidad de etiquetas.

Salim I. Amoukou, Tom Bewley, Saumitra Mishra

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Aplicaciones El impacto de los datos faltantes en la investigación

Los datos faltantes pueden llevar a conclusiones erróneas en los estudios, afectando resultados y decisiones.

Jakob Schwerter, Andrés Romero, Florian Dumpert

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Neuronas y cognición Armonía en las Señales Neurales: Un Nuevo Enfoque

Los científicos han presentado un método para medir la singularidad de las actividades neuronales.

Amin Nejatbakhsh, Victor Geadah, Alex H. Williams

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Sistemas Dinámicos Aprovechando los Filtros de Kalman en Ensamble para Mejores Predicciones

Descubre cómo los filtros de Kalman por conjunto mejoran las predicciones en sistemas caóticos.

Daniel Sanz-Alonso, Nathan Waniorek

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Optimización y control Dominando la Optimización: Tu Guía para Encontrar las Mejores Soluciones

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Guanghui Lan, Tianjiao Li, Yangyang Xu

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Aprendizaje automático FedSTaS: El Futuro del Aprendizaje Federado

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Jordan Slessor, Dezheng Kong, Xiaofen Tang

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Aprendizaje automático Conoce a los jinns: El cambio de juego para las redes neuronales

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Aprendizaje automático Clasificación de Nodos: Un Enfoque Semi-Supervisado

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Aprendizaje automático Predicción del rendimiento de redes neuronales con información sobre la arquitectura

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