Informatica - Apprendimento automatico

Scopri come la potatura migliora l'efficienza e le prestazioni delle reti neurali.

Esplora come le metriche adattive migliorano l'apprendimento automatico con le matrici SPD.

Usare grafiche di conoscenza per migliorare il ragionamento nelle lingue a bassa risorsa.

Le aziende d'investimento stanno sfruttando il machine learning per le strategie di trading nel mercato dei futures cinese.

Un nuovo approccio migliora l'efficienza nei modelli linguistici AI.

Questo articolo presenta un quadro per migliorare l'uso dell'energia nelle microreti.

Scopri come i modelli di diffusione stanno cambiando la generazione musicale per i compositori.

Uno sguardo all'apprendimento contrastivo e alle sue implicazioni per l'apprendimento automatico.

BlackVIP permette agli utenti di adattare i modelli senza accesso diretto ai parametri.

Questo studio presenta un approccio a doppia base per la classica scalatura multidimensionale per una visualizzazione dei dati più chiara.

Koala semplifica l'analisi dei dati di pre-addestramento per i Grandi Modelli Linguistici.

Metodi per ridurre le esigenze di dati nel deep learning mantenendo le prestazioni del modello.

Un nuovo approccio potenzia il machine learning integrando i gruppi di Lie nei metodi bayesiani.

Scopri come l'aggregazione delle caratteristiche migliora le prestazioni del modello e la sua interpretabilità.

Uno sguardo a come le particelle attive trovano la loro strada in ambienti complessi.

Il framework CeFlow migliora le spiegazioni controfattuali con velocità e coerenza.

Un metodo per migliorare le stime delle proprietà tissutali utilizzando l'apprendimento automatico nella risonanza magnetica quantitativa.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella presa di decisioni tra più agenti.

Un metodo per garantire previsioni giuste mantenendo l'accuratezza in diverse applicazioni.

Usare spline quantistici per migliorare le funzioni di attivazione nell'IA.

Un nuovo modo per individuare comportamenti strani nelle interazioni di rete.

Uno studio sull'uso dell'apprendimento debolmente supervisionato per identificare i difetti in modo efficiente.

Nuove metriche non diagonali migliorano l'inferenza bayesiana per le reti neurali.

Esplora metodi per stimare gli errori di generalizzazione nei modelli di machine learning.

Uno studio su come migliorare il topic modeling usando la distillazione della conoscenza e la distanza di Wasserstein.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità delle previsioni nelle reti neurali profonde.

GeoAI mescola geografia e IA per analizzare i dati spaziali in modo etico e sostenibile.

Un nuovo sistema insegna ai robot a maneggiare oggetti morbidi con abilità simile a quella umana.

PADME consente un'analisi dei dati sicura rispettando le regole sulla privacy nelle scienze sociali.

Un dataset completo di due milioni di ricette categorizzate per ricerca culinaria e applicazione.

Un nuovo modo per identificare la disinformazione sul COVID-19 analizzando le emozioni nei tweet.

Questo studio presenta un sistema che migliora il ragionamento logico attraverso la pianificazione esplicita nei modelli di linguaggio.

Esaminare l'impatto dei pregiudizi nelle tecnologie di monitoraggio della salute.

Uno sguardo alle pratiche di equità nel machine learning e al loro impatto sulla società.

Un nuovo metodo migliora la stima del contenuto di umidità durante l'asciugatura dei materiali filtranti.

Proteggere i dati dei pazienti mentre si usa il machine learning nelle applicazioni sanitarie.

Un nuovo approccio migliora il recupero delle immagini con dati limitati.

Questo studio esamina i difetti nelle immagini generate da GAN e l'efficacia dei classificatori.

Un metodo migliore per creare dati di addestramento nel Controllo Predittivo del Modello.

Uno sguardo ai metodi non supervisionati per rilevare cambiamenti ambientali.