Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo metodo migliora la precisione delle previsioni per i sinistri assicurativi e i costi.

Migliorare i pipeline di dati può aumentare le performance dei sistemi di raccomandazione di deep learning.

La strategia CDR migliora le raccomandazioni filtrando le imputazioni di dati dannosi.

Questo studio esplora come le metriche di valutazione offline prevedono il successo online per i sistemi di raccomandazione.

Esplorare come la potatura e i quaternioni migliorano le performance delle reti neurali.

HAMDPO migliora l'apprendimento multi-agente per ambienti e compiti diversi.

Un approccio probabilistico migliora la classificazione dei dati di serie temporali con valori mancanti.

Un nuovo metodo per adattare i modelli ai dati delle serie temporali senza accesso alla sorgente.

Esaminare come il feedback umano influenzi i sistemi di ricompensa nelle decisioni.

Questo studio mostra i vantaggi di SGD in robustezza rispetto ai metodi di training adattivi.

SimMatchV2 migliora l'accuratezza della classificazione delle immagini usando meno esempi etichettati.

Questo articolo parla di metodi per migliorare il completamento dei grafi di conoscenza usando GNN e approcci basati su regole.

La ricerca mostra potenzialità nel prevedere l'età usando risonanze magnetiche dell'intero corpo.

Nuove difese mirano a proteggere i modelli di apprendimento automatico dagli attacchi dei dati dannosi.

Un nuovo algoritmo migliora la selezione dei modelli in ambienti incerti.

Nuove tecniche nell'IA stanno migliorando la qualità delle immagini sintetiche e l'efficienza della generazione.

Un nuovo metodo migliora l'allenamento e la stabilità delle Reti Avversarie Generative.

Questo documento parla delle Reti di Flusso Bayesian e della loro efficacia nella generazione dei dati.

I ricercatori migliorano l'analisi EEG usando modelli basati su concetti per avere migliori approfondimenti sull'attività cerebrale.

S2PGNN migliora l'adattamento delle GNN ai dati etichettati.

Un nuovo metodo riduce i passaggi nella generazione di immagini da testo per risultati più rapidi.

La ricerca usa i dati degli smartphone per analizzare i movimenti quotidiani.

Nuovo metodo migliora il riconoscimento vocale usando solo dati audio grezzi.

Ada-QPacknet combina il potatura adattiva e la quantizzazione per un apprendimento continuo efficace.

Questo studio esamina nuovi metodi per semplificare testi spagnoli per una migliore comprensione.

FeatGeNN innova la generazione di caratteristiche, migliorando le prestazioni dei modelli di machine learning.

Esplorare grandi modelli linguistici come strumenti per rilevare conflitti di dati nella programmazione.

Nuove tecniche migliorano l'affidabilità degli strumenti di imaging medico contro le alterazioni dannose dei dati.

Uno sguardo sulle macchine di ricompensa omega-regolari per un migliore apprendimento dell'IA.

Un approccio innovativo sfrutta immagini sintetiche per migliorare il rilevamento dei tumori al cervello.

La ricerca rivela come i ritardi ostacolano gli algoritmi nei compiti di ottimizzazione min-max.

Un nuovo metodo per rilevare difetti nei materiali compositi usando l'apprendimento non supervisionato.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza e l'efficienza del riconoscimento facciale per volti noti e sconosciuti.

MEB affronta contesti rumorosi nelle decisioni per ottenere ricompense migliori.

Un nuovo metodo personalizza le previsioni dei veicoli per migliorare la sicurezza e l'assistenza al conducente.

Un nuovo metodo migliora la stima della densità per l'analisi dei dati complessi.

Esplorare l'uso degli FPGA nell'analisi dei segnali del cuore per una diagnosi migliore.

Un nuovo attacco mostra rischi per la sicurezza dei dati dei pazienti nei sistemi di apprendimento federato.

Il metodo MORE migliora l'efficienza della multi-classificazione quantistica con meno risorse.

La ricerca migliora gli algoritmi per identificare pazienti simili usando i codici ICD.