Informatica - Apprendimento automatico

Scopri come il few-shot learning sta trasformando l'analisi dei dati biomedici nella sanità.

Il Machine Learning migliora l'accuratezza e l'adattabilità del GNSS in ambienti difficili.

Il framework CALRec migliora le raccomandazioni usando modelli di linguaggio grande e dati sequenziali.

Scopri NEON, un metodo che migliora la quantificazione dell'incertezza nel machine learning.

I modelli avanzati potrebbero aiutare i manager della Fantasy Premier League a fare scelte di squadra migliori.

La ricerca mette in evidenza nuovi metodi per la creazione di dati energetici sintetici usando i metadati.

Un nuovo framework che migliora le previsioni usando principi cognitivi e pesatura di precisione.

Esplorando neuroni specializzati progettati per compiti specifici nelle reti artificiali.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle simulazioni di collisione delle particelle.

Uno studio su come le immagini influenzano l'engagement sui social media e previsioni.

Un nuovo approccio migliora le tecniche di regressione funzionale per l'analisi di dati complessi.

Nuove tecniche accelerano la rilevazione dei buchi coronali solari per migliorare le previsioni del meteo spaziale.

Esplorando il collegamento tra modelli generativi profondi e l'ipotesi delle varietà.

Esplorando le sfide e i ruoli futuri nella programmazione automatica con gli LLM.

Un nuovo framework per prendere decisioni migliora le raccomandazioni multi-obiettivo.

Questo documento parla di come combinare l'apprendimento federato e l'apprendimento contrastivo per migliorare la privacy dei dati e le prestazioni del modello.

Le esperienze negative del passato portano spesso a prendere decisioni più cautelose in futuro.

Un nuovo metodo migliora le previsioni sul trasferimento di calore nei materiali usando tecniche di modellazione mista.

Questo articolo parla delle sfide di sicurezza dei modelli di deep learning e delle strategie di difesa.

Metodi per gestire efficacemente i valori anomali nell'analisi dei dati.

Questo documento parla di un modello white-box per un apprendimento non supervisionato efficace.

Esaminando i potenziali pericoli delle armi autonome nella guerra moderna.

Usare algoritmi genetici migliora l'accuratezza nel prevedere i risultati degli studenti nell'apprendimento online.

Questo metodo migliora il fine-tuning dei modelli linguistici usando dataset aperti e non etichettati.

Sfruttando dati diversi per migliorare l'osservazione della Terra e il machine learning.

Integrare diversi tipi di dati migliora l'apprendimento e la memorizzazione nelle reti neurali profonde.

La rilevazione delle anomalie è fondamentale per la sicurezza dei veicoli connessi e autonomi.

Capire le diverse preferenze di rischio può migliorare le strategie nel processo decisionale tra più agenti.

FINC rivela punti di forza unici dei modelli generativi tramite un'analisi dettagliata della frequenza dei campioni.

Un nuovo approccio affronta la segmentazione delle azioni in video lunghi usando il trasporto ottimale.

Un nuovo approccio migliora la comprensione dell'eredità biologica nel corso delle generazioni.

Migliorare i modelli di spazio degli stati con tecniche di allenamento più efficaci per i dati temporali.

Esplorando gli effetti delle radiazioni sui modelli di machine learning per applicazioni spaziali.

DIG-Mol migliora le previsioni del comportamento molecolare per uno sviluppo dei farmaci più veloce.

Metodi innovativi migliorano l'accuratezza del tracciamento satellitare grazie a tecniche di machine learning.

Un nuovo modello ridefinisce l'analisi dei grafi usando insiemi di punti per previsioni migliori.

Questo articolo sottolinea l'efficacia dei metodi più semplici nel rilevare anomalie nei dati delle serie temporali.

Scopri come l'apprendimento federato mantiene i dati privati mentre migliora il machine learning.

Un metodo per gli agenti per imparare strategie nei giochi di campo medio con conoscenze pregresse minime.

BiSHop migliora il deep learning per i dati tabulari con tecniche innovative.