Informatique - Apprentissage automatique

NeurCAM propose un clustering efficace avec des explications compréhensibles, améliorant l'analyse de données.

De nouvelles méthodes changent la façon dont les taux d'apprentissage sont gérés dans l'entraînement des modèles.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension de la parole chuchotée et normale par les ordinateurs.

Découvrez comment les biais en IA impactent les résultats de santé publique et l'équité.

Un nouveau cadre améliore les prévisions de trafic en analysant les relations de cause à effet et l'incertitude.

Cet article met en lumière le rôle essentiel de l'incertitude dans l'IA.

Cette étude utilise ControlNet pour améliorer la génération d'images à partir de descriptions d'art abstrait.

Une nouvelle approche simplifie l'entraînement des réseaux de neurones équivariants pour de meilleures performances.

Une nouvelle méthode améliore les calculs de gradient, rendant les transformeurs plus efficaces en apprentissage automatique.

Explorer le désapprentissage certifié et son rôle dans la protection de la vie privée des données.

Un nouveau modèle vise à traduire l'activité cérébrale en langage compréhensible.

Une nouvelle méthode, BaDLoss, renforce la protection contre le poisoning de données en apprentissage automatique.

L'approche HBIC améliore l'analyse des jeux de données médicaux complexes.

Utiliser le ML causal peut vraiment améliorer la prise de décision en agriculture et la durabilité.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension de l'expression génique dans les tissus.

Les systèmes d'IA améliorent l'exactitude des mammographies et la confiance grâce à des techniques d'interprétabilité efficaces.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des réseaux de neurones à gérer les changements géométriques.

Une nouvelle approche améliore la coordination entre plusieurs agents.

Un aperçu du micro-batch clipping et ses avantages pour l'entraînement des modèles.

Apprends des stratégies efficaces de tests AB pour améliorer la prise de décisions et les résultats.

DeTPP améliore les prévisions d'événements à long terme dans différents domaines avec des résultats variés.

Wave-LSTM améliore l'analyse des variations du nombre de copies dans le cancer.

Une nouvelle méthode pour renforcer la robustesse des modèles contre les attaques adverses.

Cet article parle de l'utilisation de la décomposition tensorielle pour améliorer les PINNs dans la résolution d'équations complexes.

Comprendre comment les compagnies d'assurance ajustent leurs offres pour atteindre leurs objectifs.

FST-Mamba améliore la compréhension de la connectivité cérébrale en utilisant des données d'IRMf.

Intégrer la quantification de l'incertitude dans DeepONet améliore les prédictions dans des systèmes physiques complexes.

Utiliser des capteurs pour surveiller le comportement des veaux améliore leur santé et leur bien-être.

Explorer l'intersection de l'informatique quantique et de l'apprentissage automatique pour la sécurité des données.

Une méthode combinant VMD et modèles linéaires améliore la précision des prévisions.

Présentation d'une méthode pour évaluer les variables clés qui influencent les résultats des traitements.

Cette étude examine les explications contrefactuelles et l'impact des techniques d'équilibrage sur les prédictions de réussite des étudiants.

La recherche introduit des méthodes de réseaux de neurones pour l'apprentissage hamiltonien dans les systèmes quantiques.

Examiner le contexte dans l'apprentissage automatique pour identifier les vulnérabilités des logiciels.

MedDec aide à comprendre et à améliorer la prise de décision médicale grâce à des notes cliniques structurées.

Cet article parle du rôle de l'IA dans la reconnaissance des gestes avec des petits appareils.

SUMO améliore la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement hors ligne en améliorant l'estimation de l'incertitude.

Une nouvelle approche pour découvrir des relations causales en utilisant l'analyse par paires.

Cet article parle du développement de modèles de langage ouverts et larges pour la langue lituanienne.

Découvre comment l'approximation à faible rang simplifie l'analyse de données dans divers domaines.