Informatica - Apprendimento automatico

Questo studio analizza le spiegazioni controfattuali e l'impatto delle tecniche di bilanciamento sulle previsioni di successo degli studenti.

La ricerca introduce metodi di reti neurali per l'apprendimento hamiltoniano nei sistemi quantistici.

Esaminare il contesto nel machine learning per identificare le vulnerabilità software.

MedDec aiuta a capire e migliorare il processo decisionale medico attraverso note cliniche strutturate.

Questo articolo parla del ruolo dell'AI nel riconoscimento dei gesti usando piccoli dispositivi.

SUMO migliora la presa di decisioni nell'apprendimento per rinforzo offline aumentando la stima dell'incertezza.

Un nuovo approccio per scoprire relazioni causali usando un'analisi a coppie.

Questo articolo tratta dello sviluppo di modelli linguistici open source per la lingua lituana.

Scopri come l'approssimazione a rango basso semplifica l'analisi dei dati in vari settori.

Un nuovo metodo migliora l'uso della memoria e la velocità di addestramento nei grandi modelli di linguaggio.

La ricerca esplora il potenziale dei metodi quantistici nei compiti di classificazione.

Combinare l'imaging SONAR e il deep learning migliora la chiarezza nelle classificazioni subacquee.

Nuovi metodi migliorano le previsioni delle proprietà dei materiali usando tecniche di machine learning.

Esplorare nuovi metodi per decisioni eque nei sistemi di machine learning.

Sfruttando tecniche avanzate per trovare nuovi usi per farmaci esistenti.

Uno studio sulla collaborazione nel Data Mining e nell'Ingegneria del Software.

Uno studio sull'uso dell'IA per chiarire gli accordi online per gli utenti.

I nuovi modelli semplificano la gestione dei dati basati su funzioni in vari settori.

Nuovi metodi migliorano la privacy nel condividere i dati sull'uso dell'elettricità senza perdere la loro utilità.

Nuovi metodi migliorano la distillazione dei dataset per dataset sbilanciati.

Un nuovo framework migliora le previsioni combinando l'analisi dei dati spaziali e temporali.

Esplorare metodi per prevedere eventi futuri dai dati che scorrono continuamente.

Nuovo dataset migliora la stima della profondità in vari ambienti interni.

Uno sguardo su come migliorare le strategie di apprendimento attivo usando metodi basati sull'incertezza.

Questo articolo spiega la Regressione a Cresta con Kernel e la sua rilevanza nel machine learning.

Esaminare i pregiudizi nei modelli di rilevamento degli outlier per promuovere l'equità.

Un nuovo modello per gestire le dipendenze degli oggetti nella previsione del comportamento dei clienti.

Nuovi metodi migliorano la creazione di molecole per farmaci e materiali.

Una nuova rete neurale, STAResNet, offre soluzioni migliorate per le previsioni dei campi elettromagnetici.

Un nuovo metodo per migliorare la scoperta e l'analisi dei dati per previsioni migliori.

Un metodo nuovo per migliorare i modelli di linguaggio tramite una selezione efficace dei token.

Questo articolo esamina la metaconsistenza nei modelli statistici per sistemi imprevedibili.

Un nuovo modo per migliorare l'apprendimento in ambienti di apprendimento per rinforzo pieni di rumore.

Capire i problemi multi-obiettivo nel reinforcement learning con nuovi metodi di ottimizzazione.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nella previsione delle funzioni e reazioni degli enzimi.

Un nuovo approccio migliora la valutazione off-policy considerando le influenze sociali.

Questo studio migliora l'apprendimento attivo usando derivate per previsioni più precise.

Un metodo nuovo riduce le dimensioni delle reti neurali mantenendo le prestazioni.

Un approccio innovativo per diagnosticare il glaucoma attraverso le relazioni tra biomarcatori.

Uno sguardo ai vantaggi dei modelli locali e delle pipeline LLMOps.