Informatique - Apprentissage automatique

Une nouvelle méthode pour identifier les infections à l'aide d'échantillons de sang et d'apprentissage automatique.

Une nouvelle façon de comprendre des séquences de données complexes sans supervision.

Cet article explore la prise de décision dans les jeux avec des infos cachées en utilisant des réseaux de neurones.

Une étude sur l'amélioration de la prise de décision dans le chess avec peu d'infos grâce aux réseaux neuronaux.

Aperçus sur le comportement des utilisateurs grâce à des techniques de modélisation de données innovantes.

Cette recherche met en avant des méthodes pour améliorer les modèles de langage en ajoutant du nouveau vocabulaire de manière efficace.

Une nouvelle méthode s'attaque aux défis des données en IA pour la santé.

Une méthode pour améliorer la précision du modèle en prenant en compte l'incertitude des variables.

Les politiques séquentielles améliorent la performance dans la configuration d'algorithmes dynamiques avec des choix interconnectés.

Une méthode pour minimiser la consommation d'énergie tout en gardant la performance des modèles en apprentissage automatique.

Cette recherche parle du rôle de l'apprentissage fédéré pour protéger la vie privée pendant l'analyse des données.

FairPFN utilise des transformers pour favoriser l'équité dans les prédictions d'apprentissage automatique.

Nouvelles méthodes pour les tests statistiques tout en protégeant la vie privée des données grâce à l'apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode utilisant des vecteurs circulaires améliore l'efficacité dans les tâches multi-label.

Une étude sur la réduction des dommages contrefactuels dans les outils de prise de décision.

L'Architecture Réseau Dynamique propose une nouvelle approche des systèmes visuels intelligents.

GRASS améliore les réseaux de neurones graphiques avec des mécanismes de réinvention et d'attention innovants.

L'IA améliore les choix de traitement dans les milieux cliniques en utilisant les données d'ECR.

Un nouveau modèle de deep learning améliore la prédiction de mouvement pour des objets solides en 3D.

De nouvelles approches améliorent les stratégies de contrôle pour des systèmes complexes et non linéaires en utilisant des caractéristiques aléatoires.

Cette étude montre que les LLM préfèrent leurs propres productions à celles écrites par des humains.

Des bases de données plus grandes améliorent la performance et la précision des modèles de langage basés sur la récupération.

Un aperçu des défis et des innovations dans les méthodes d'adaptation de domaine pour les graphes.

Explorer les défis et les avancées pour protéger les données sensibles tout en gardant leur utilité.

Un nouvel outil améliore la vitesse et la précision dans la conception de circuits analogiques.

Cet article examine comment les Transformers raisonnent et le rôle des blocs-notes.

Un nouveau modèle améliore les prédictions de trajectoire en utilisant des techniques conscientes du contexte.

Présentation d'un modèle pour analyser des processus de saut de Markov complexes avec des données bruyantes.

Une nouvelle méthode prédit les résultats des analyses de sang en se basant sur des données de mode de vie et de santé.

Un système qui suit les émotions pour booster l'engagement des étudiants dans l'éducation.

Les techniques basées sur les données doivent protéger la vie privée tout en identifiant les meilleures options.

Une étude sur le sentiment public sur Twitter pendant les élections présidentielles de Colombie en 2022.

Une nouvelle méthode rend l'analyse des relations causales plus efficace et plus facile à gérer.

Cette recherche améliore la fiabilité des modèles de machine learning grâce à des techniques de calibration et de recalibration.

Nouveau modèle simplifie le traitement du langage, rendant l'IA plus accessible.

Une nouvelle méthode pour améliorer les modèles pré-entraînés en utilisant un réglage fin sélectif.

Une nouvelle méthode aborde les défis clés de l'apprentissage par renforcement grâce à des techniques d'optimisation améliorées.

FreeCG améliore la modélisation moléculaire en boostant l'efficacité et la précision.

Un aperçu de l'apprentissage fédéré combinant la confidentialité différentielle et la blockchain pour la sécurité des données.

Nouvelles méthodes améliorent la résolution d'équations aux dérivées partielles fractionnaires complexes.