Informatica - Apprendimento automatico

Nuovi metodi migliorano le prestazioni dei robot in vari compiti.

Uno sguardo alle tecniche avanzate per la valutazione delle politiche nel prendere decisioni in sanità.

I ricercatori propongono un approccio bayesiano per migliorare il processo decisionale negli agenti intelligenti.

Il nuovo metodo BAdam migliora l'apprendimento continuo per i robot, mantenendo le conoscenze pregresse mentre imparano nuovi compiti.

Questo articolo parla dell'uso del machine learning nella gestione del traffico.

Scopri come i modelli di machine learning robusti gestiscono diverse fonti di dati per fare previsioni migliori.

L'AI migliora il processo decisionale con autospiegazioni e feedback.

Esaminare l'efficacia dei metodi di apprendimento autosupervisionato per rilevare anomalie nei dati tabulari.

Un nuovo metodo migliora la capacità dell'IA di imparare continuamente senza dimenticare.

SHAPNN migliora le previsioni e le spiegazioni nell'analisi dei dati tabulari usando deep learning.

Un nuovo metodo quantistico migliora l'accuratezza della classificazione delle immagini nelle reti neurali.

Un nuovo metodo migliora il modo in cui i servizi di streaming consigliano film in base ai generi.

Questo studio esamina le Reti Neurali a Base Tensoriale per modellare il comportamento dei materiali sotto stress.

Questo articolo esplora il legame tra deep learning e metodi di rinormalizzazione usando il modello di Ising.

O-1 migliora il riconoscimento vocale ottimizzando i metodi di auto-apprendimento.

Nuovi set di dati migliorano la comprensione della negazione nei testi legali per modelli NLP più avanzati.

Un metodo per ottimizzare le impostazioni della privacy per una migliore protezione dei dati e utilità.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dell'ASR attraverso l'integrazione dei dati testuali.

La ricerca scopre modi per interpretare modelli neurali complessi usando autoencoder sparsi.

Questo lavoro esplora l'intercambiabilità dei layer MLP e delle teste di attenzione nei transformer.

Un nuovo metodo accelera le simulazioni di fisica delle particelle usando tecniche di super-risoluzione.

Un nuovo metodo permette ai modelli linguistici di imparare le abilità di addizione in modo indipendente.

Un framework per garantire la privacy degli utenti nei GNN mantenendo l'accuratezza.

Un nuovo sistema migliora l'equità nella distribuzione dei ventilatori durante le emergenze.

Un metodo chiamato HINT protegge l'apprendimento automatico dagli attacchi di dati dannosi.

Un metodo per una stima dei dati precisa usando la collaborazione dei dispositivi.

Questo articolo esplora come la scarsità di parametri influisce sulle prestazioni e sull'efficienza dei modelli di intelligenza artificiale.

Scopri come le nuove tecniche stanno trasformando il rilevamento degli eventi sonori per diverse applicazioni.

Uno sguardo a come i fattori influenzano l'uno l'altro nel tempo.

La ricerca mostra come le etichette di posizione possano promuovere risultati di ricerca più diversi.

Nuovo metodo genera set di dati bilanciati per una tecnologia di riconoscimento facciale senza pregiudizi.

BETULA migliora il clustering gerarchico, rendendolo più veloce ed efficiente.

Un metodo per migliorare l'apprendimento continuo nel machine learning tramite dati in streaming.

Questo articolo parla dell'uso dei modelli di diffusione con dati discreti attraverso il semplice probabilistico.

Usare il machine learning per prevedere i cambiamenti di lavoro dei dipendenti per una pianificazione HR migliore.

Presentiamo COPS, un metodo per addestrare modelli di deep learning in modo efficiente con meno dati.

Un nuovo metodo per una rilevazione precisa del pitch nella musica e nei suoni.

Uno sguardo alle sfide nell'Apprendimento Federato dagli attacchi di ricostruzione dei dati.

Le macchine imparano dagli esperti per adattarsi a ambienti imprevedibili.

Un framework per migliorare la privacy nei sistemi di raccomandazione mantenendo suggerimenti precisi.