Frank Hutter

Un nuovo metodo semplifica il design dell'architettura neurale su più obiettivi.

GRAF migliora le previsioni delle performance per le reti neurali, aumentando l'efficienza e la comprensibilità.

Questo articolo parla di early stopping per migliorare l'efficienza nella selezione dei modelli nel machine learning.

Uno sguardo a come l'AutoML può servire meglio le diverse esigenze degli utenti.

FairPFN usa i trasformatori per promuovere l'equità nelle previsioni di machine learning.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei risultati dell'ottimizzazione degli iperparametri.

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Un nuovo approccio ai modelli del mondo usando dati sintetici per un'adattabilità migliore.

ARLBench semplifica la regolazione degli iperparametri per l'apprendimento per rinforzo con strumenti di benchmarking efficienti.

Usare modelli più piccoli per velocizzare l'addestramento di modelli linguistici più grandi.