Informatique - Apprentissage automatique

Un aperçu des méthodes améliorées pour analyser des données fonctionnelles.

Apprends comment l'estimation du ratio de densité mesure efficacement la qualité des données synthétiques.

Un aperçu de l’utilisation de l’apprentissage distribué tout en garantissant la confidentialité des données.

Explorer un programme gouvernemental pour protéger la société des risques liés à l'IA.

De nouvelles méthodes améliorent la personnalisation des recommandations en ligne grâce au suivi du comportement des utilisateurs.

Une appli web qui simplifie l'apprentissage fédéré pour améliorer la confidentialité des données et l'accessibilité pour les utilisateurs.

Sortformer intègre la diarisation des locuteurs et l'ASR pour un meilleur traitement audio.

Une nouvelle méthode vise à améliorer la précision de la classification des maladies de la peau pour tous les types de peau.

Méthodes pour améliorer la sécurité de la blockchain en utilisant des techniques d'ajout de bruit.

Cet article parle de l'allocation équitable d'objets en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Un nouveau système améliore la récupération d'infos sur les appareils mobiles avec efficacité et rapidité.

Des recherches montrent comment l'IA peut aider les pilotes à garder l'équilibre pendant le vol.

De nouvelles méthodes améliorent la précision et la cohérence des modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des nuages de points avec des fonctions de perte pondérées.

Un nouveau pipeline améliore la précision des prévisions grâce à des représentations de données uniques.

Une méthode pour améliorer la collaboration tout en protégeant les données sensibles dans des silos.

Des recherches montrent des promesses dans l'utilisation des LLMs pour générer des molécules semblables à des médicaments.

Cette étude évalue la capacité des LLM à lutter contre la fraude et le langage abusif.

Un nouveau cadre combine l'apprentissage fédéré et les modèles multimodaux pour améliorer la confidentialité et la performance.

Une nouvelle méthode qui combine des LLM et des systèmes multi-agents améliore les stratégies d'investissement en bourse.

Un nouveau jeu de données vise à promouvoir des pratiques de logement et de prêt équitables.

Cet article présente une nouvelle approche de la régression quantile par noyau en utilisant des caractéristiques aléatoires.

Un nouveau système permet aux robots d'apprendre des tâches rapidement dans des environnements variés.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la planification de mouvement des robots en utilisant des simulations et des données d'experts.

RC-FED réduit les coûts de communication tout en maintenant la qualité du modèle dans l'apprentissage fédéré.

L'apprentissage machine causal donne des infos pour prendre de meilleures décisions sur les risques de la chaîne d'approvisionnement.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles tout en garantissant la confidentialité dans l'apprentissage profond.

Cette étude aborde les problèmes d'évaluation des GNN dans des environnements de données hétérophiles.

Nouveau modèle améliore les prédictions de l'ARN guide pour les applications CRISPR.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré en s'attaquant aux défis des données variées.

Des chercheurs améliorent les simulations du champ magnétique solaire en utilisant des techniques de modélisation avancées.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage automatique en s'attaquant au biais de classe et à la retention des connaissances.

Les espaces neuraux proposent des représentations innovantes pour analyser des graphes orientés dans différents domaines.

Un nouveau jeu de données vise à améliorer les méthodes de détection de morphing facial.

Présentation de GSSC, un cadre pour améliorer l'apprentissage des graphes sans passer par le message traditionnel.

Cette recherche améliore la fiabilité des prévisions dans les GNN grâce à une quantification intégrée de l'incertitude.

Des techniques innovantes améliorent le marquage des profils à cellule unique en biologie du développement.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage collaboratif en optimisant la sélection des clients et l'entraînement de modèles personnalisés.

HESSO simplifie la compression des modèles, rendant les réseaux de neurones plus efficaces sans perdre en performance.

L'apprentissage automatique détecte les pannes des capteurs de phare pour une navigation plus sûre.