Informatica - Apprendimento automatico

Ripensare gli MDP attraverso la geometria per decisioni più efficienti.

Questo documento descrive modelli di protezione per promuovere un'IA sicura nell'istruzione.

Nuovi modelli migliorano le previsioni dell'efficienza degli elettroliti delle batterie.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati sicuri proteggendo la privacy.

Scopri come i sistemi di raccomandazione basati su grafo e l'apprendimento contrastivo migliorano i suggerimenti personalizzati.

Esplorando tecniche per rimuovere i dati in modo efficace dai modelli di IA.

Esplorando il ruolo delle reti neurali a picchi nell'apprendimento federato verticale per la privacy dei dati.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei dati visivi senza perdere dettagli.

Esaminando i rischi per la privacy nelle spiegazioni dei modelli e strategie per migliorare la sicurezza.

Presentiamo il Controllo di Diffusione a Circuito Chiuso per una gestione efficiente di sistemi fisici complessi.

Un nuovo metodo migliora l'analisi dei dati neurali tra le aree del cervello.

Un nuovo modello prevede gli incidenti stradali analizzando i dati urbani in modo più efficace.

Un nuovo metodo migliora la localizzazione dei bug attraverso il chunking dinamico e l'apprendimento di esempi difficili.

Scopri come le reti di Hopfield stanno rivoluzionando la gestione degli asset e l'ottimizzazione del portafoglio.

Un nuovo metodo stima l'uso di energia e calore negli acceleratori CNN per migliorare le prestazioni.

Questo articolo esplora nuovi modelli di rete neurale per comprendere il processo decisionale umano nella cybersicurezza.

I ricercatori migliorano i modelli PDE neurali usando equazioni pre-addestrate a dimensione inferiore per avere prestazioni migliori.

Le annotazioni di immagini di qualità sono fondamentali per il successo dell'IA nell'analisi delle immagini.

Analizzando come i dataset di addestramento influenzano l'equità dell'IA nella diagnosi delle lesioni cutanee.

Uno strumento facile da usare che permette di analizzare dati tramite linguaggio naturale.

WLDA migliora la classificazione dell'AI gestendo i dati mancanti in modo efficace.

Scopri come il rilevamento delle anomalie può ridurre i pregiudizi nel machine learning.

SON-NMF offre un nuovo approccio per stimare i ranghi nella fattorizzazione delle matrici.

Nerva introduce un modo unico per costruire reti neurali efficienti usando la sparsità.

Un nuovo metodo certifica l'affidabilità della stima della posa degli oggetti in diverse condizioni.

Esplorare l'uso delle filigrane per affrontare problemi di copyright nei modelli linguistici.

Un nuovo metodo per rendere l'inferenza bayesiana più efficiente tramite l'inferenza variazionale delle particelle.

Un nuovo approccio migliora le capacità di ragionamento delle GNN per compiti con relazioni complesse.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza delle previsioni usando un riaggiustamento basato sull'entropia.

Un nuovo modello migliora le previsioni meteo usando dati satellitari e machine learning.

Introducendo un metodo per semplificare le relazioni tra variabili nei modelli grafici tramite clustering.

Nuove tecniche aiutano a comprimere enormi set di dati atmosferici per analisi e previsioni migliori.

Un nuovo approccio semplifica l'allenamento a bassa precisione per i grandi modelli di linguaggio.

Uno sguardo ai brillamenti solari, il loro impatto e i metodi di previsione.

Un nuovo sistema migliora il tracking del ritmo in diversi generi musicali.

Esplorare metodi per capire i sistemi quantistici attraverso l'inferenza di massima entropia.

Un nuovo metodo per regolare gli iperparametri usando idee bayesiane.

Esplora un nuovo metodo per un apprendimento attivo efficace in scenari con dati limitati.

Uno sguardo su come identificare modelli di colocalizzazione regionale e minimizzare i falsi risultati.

Un nuovo metodo migliora le previsioni delle serie temporali multivariate collegando le misurazioni.