Informatique - Apprentissage automatique

Utiliser des smartphones pour surveiller les rythmes respiratoires pourrait améliorer la détection précoce des problèmes respiratoires.

Une nouvelle approche simplifie la sécurité et l'utilité dans l'entraînement des modèles de langage.

LLaMA3-70B a des soucis uniques avec la quantification 8 bits qui affecte ses performances.

Découvrez des méthodes efficaces pour affiner des grands modèles de langage en utilisant le bruit gaussien.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prédictions de réadmissions à l'hôpital en utilisant des données variées sur les patients.

Une nouvelle méthode pour simplifier les modèles de langue tout en gardant leur performance.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'apprentissage automatique sécurisé en utilisant la DCT avec FHE.

Les avancées en IA améliorent les prévisions du comportement du CO2 dans l'atmosphère.

Cet article explique comment les contrefactuels améliorent la clarté des décisions en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la génération de données grâce à des arbres tensoriels adaptatifs.

Un modèle d'apprentissage automatique améliore l'inférence de la structure des fonds marins en utilisant la dynamique des vagues.

Cet article explore des méthodes d'entraînement efficaces pour les agents d'apprentissage par renforcement afin de réduire le regret.

MiWaves propose des stratégies personnalisées pour aider les jeunes adultes à réduire leur consommation de cannabis.

DAVOTS aide les utilisateurs à visualiser les données de séries temporelles et à modéliser les décisions de manière efficace.

Cet article parle du dilemme de l'ajout de données dans l'apprentissage machine en santé.

Explorer des prior flexibles pour améliorer les prédictions dans les modèles de dernière couche bayésienne.

Un aperçu de Sparse Mamba, une méthode pour mieux contrôler les modèles de langue.

Combiner la mise à jour bayesienne et la modélisation de substitution pour une meilleure estimation des paramètres du modèle.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité des ensembles de données pour le fine-tuning des modèles de langue.

Une étude sur comment différentes descriptions impactent les modèles de machine learning en imagerie médicale.

Une étude révèle un biais racial significatif dans les technologies de reconnaissance des émotions.

Cette méthode améliore le processus d'apprentissage des graphes de connaissances grâce à un entraînement structuré.

Découvrez comment GameNGen utilise des réseaux de neurones pour révolutionner le développement de jeux vidéo.

Utiliser l'apprentissage automatique pour prédire des événements rares dans les processus chimiques afin d'améliorer la sécurité.

Cette étude compare l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond sur des ensembles de données tabulaires pour évaluer leur efficacité.

Poly2Vec simplifie l'analyse des relations spatiales entre différentes formes.

Une nouvelle approche du CFR améliore la vitesse pour les gros jeux en utilisant des GPUs.

Découvrez comment prédire les trajectoires de carrière peut façonner les opportunités d'emploi pour tout le monde.

AutoGeo génère des images géométriques de haute qualité pour l'entraînement de l'IA.

Une exploration des processus d'entraînement complexes dans des réseaux de neurones étroits à deux couches.

RoAd propose une méthode efficace pour peaufiner de grands modèles de langage avec moins de ressources.

De nouvelles techniques réduisent la consommation d'énergie en apprentissage profond tout en gardant la précision.

De nouvelles méthodes améliorent la création d'images à partir de textes et d'images de référence.

Utiliser le langage pour apprendre aux robots de nouvelles tâches plus efficacement.

Cet article passe en revue le rôle de l'apprentissage profond dans la précision du STELF.

Une nouvelle méthode pour comparer des structures de données complexes dans des graphes et des réseaux.

Explorer L-NODEC pour une meilleure stabilité dans les stratégies de contrôle.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de trafic grâce à la décomposition des données et aux réseaux de neurones.

Un nouveau système suit les prix de l'électricité en temps réel pour aider les consommateurs à prendre des décisions.

Les chercheurs utilisent l'apprentissage machine pour améliorer les prédictions de la stabilité des protéines.