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Un nuevo enfoque simplifica los ataques de privacidad en modelos de aprendizaje automático.

Este artículo habla sobre el papel de los conjuntos en la mejora de las predicciones de datos a múltiples pasos.

Una mirada a cómo funcionan los modelos de aprendizaje profundo para entender la actividad cerebral.

Una herramienta de evaluación completa para medir la eficiencia de modelos de IA en situaciones del mundo real.

Un estudio sobre la efectividad de los modelos climáticos en la predicción de patrones meteorológicos.

Un nuevo marco mejora la estimación de densidad en redes generativas adversariales.

Una mirada a cómo funciona la predicción conformal en condiciones desafiantes.

Este estudio compara métodos para manejar variables categóricas de alta cardinalidad en machine learning.

Descubre cómo el aprendizaje en conjunto mejora la precisión de las predicciones a pesar del ruido.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de los modelos de clasificación de imágenes.

Los investigadores desarrollan nuevas técnicas para entender mejor los residuos de datos categóricos.

Evaluando la capacidad de los modelos para estimar la incertidumbre y mejorar las predicciones.

Nuevas métricas de evaluación mejoran la valoración de modelos en adaptación de dominio no supervisada.

ETran clasifica de manera eficiente modelos preentrenados para detección de objetos y clasificación de imágenes.

CLEVA ofrece evaluaciones estandarizadas para evaluar modelos de lenguaje chino de manera efectiva.

Un enfoque novedoso para evaluar la adaptabilidad de los modelos preentrenados a nuevas tareas.

Analizando cómo la similitud entre los datos de entrenamiento y prueba afecta la incertidumbre en las predicciones del modelo.

Este estudio revela las ventajas de SGD en robustez sobre los métodos de entrenamiento adaptativo.

Una mirada a las habilidades importantes para evaluar modelos de lenguaje grandes.

Examinando las compensaciones en aplicaciones de aprendizaje profundo para sistemas inalámbricos.

Examinando los desafíos de retención de conocimiento en modelos de lenguaje grandes durante el entrenamiento continuo.

Un nuevo método revela cómo encontrar la contaminación de datos de prueba en modelos de lenguaje.

Un nuevo marco mejora la efectividad de los ataques adversariales en modelos de código.

Un nuevo enfoque para mejorar los modelos de aprendizaje automático en varios dominios.

Un nuevo método para evaluar modelos de aprendizaje automático sin datos etiquetados.

La dimensión VC ayuda a evaluar la capacidad de aprendizaje de un modelo a partir de ejemplos.

Este artículo explora cómo mejorar la clasificación usando softmax jerárquico en aprendizaje automático.

Este documento explora mejores métodos para evaluar modelos de generación de código usando inferencia causal.

La investigación se centra en mejorar modelos que conectan imágenes y texto a través de la comprensión del lenguaje.

Un nuevo modelo mejora la capacidad de la IA para aprender de la retroalimentación de los usuarios.

Aprende cómo analizar los residuos puede mejorar el ajuste del modelo en el análisis de datos.

Un nuevo método mejora la detección de OOD usando flujos de normalización y aprendizaje de variedades.

Un nuevo método mejora el análisis de modelos estadísticos para conjuntos de datos complejos.

La subjetividad en la elección de modelos afecta los resultados del machine learning.

Presentando métricas que toman en cuenta la dificultad de las tareas en las evaluaciones de aprendizaje continuo.

Explorando la importancia de entender los modelos de lenguaje grandes.

Concentrarse en la simplicidad puede mejorar la comprensión y efectividad del modelo de software.

Un estudio sobre cómo la arquitectura afecta la calibración de modelos en redes neuronales.

Las nuevas pruebas basadas en tendencias mejoran la fiabilidad de las explicaciones de los modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo método para mejorar la comprensión de los modelos de aprendizaje profundo.