Informatica - Apprendimento automatico

Uno sguardo a come la calibrazione influisce sulle previsioni del modello e sulla sua affidabilità.

Nuovi metodi migliorano la precisione della segmentazione dei vasi sanguigni nelle immagini mediche.

Questo articolo esamina modi per migliorare le capacità di pianificazione nei grandi modelli linguistici.

Lo studio analizza la generalizzazione e le prestazioni della regressione ridge con caratteristiche casuali usando gli autovalori.

PARADIGM integra diversi dati sul cancro per migliorare le previsioni di sopravvivenza dei pazienti.

Questa ricerca esplora il ruolo delle informazioni aggiuntive nell'identificare le strutture comunitarie.

LACPANet migliora l'analisi dei tumori renali usando immagini CT multiansa.

Esplorando la sinergia tra i modelli di base e l'apprendimento federato per migliorare le applicazioni di intelligenza artificiale.

Quest'articolo presenta un metodo per ridurre i costi computazionali nella stima di quantità sconosciute.

Esplorare le sfide di sicurezza create dagli attacchi avversariali sugli agenti multimodali.

Scoprire metodi efficienti per l'estrazione dei parametri dei modelli di semiconduttori.

Freya PAGE migliora l'efficienza nel calcolo distribuito con velocità dei computer non uniformi.

Un nuovo metodo migliora le previsioni sulla posizione dei minerali usando l'apprendimento auto-supervisionato.

Un approccio di machine learning per valutare e migliorare la produttività dei lavoratori.

Il dataset BIOSCAN-5M offre risorse preziose per studiare la biodiversità degli insetti.

Uno studio su come migliorare l'addestramento delle reti neurali con funzioni di attivazione non differenziabili.

Uno sguardo alla teoria dei giochi e all'evoluzione delle strategie nel tempo.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento federato usando solo un'immagine per l'addestramento.

Due robot migliorano la navigazione nei labirinti attraverso esperienze di apprendimento condiviso, mantenendo la privacy dei dati.

Uno sguardo al ruolo dell'approssimazione di Bethe nel prevedere i risultati in sistemi complessi.

Questo nuovo modello migliora le previsioni e l'analisi della diffusione attraverso le dinamiche energetiche.

Un nuovo metodo affronta il bias di selezione nella stima degli effetti del trattamento.

PromptDSI migliora il recupero dei documenti gestendo in modo efficiente le informazioni nuove e quelle già esistenti.

Gli ambienti sintetici migliorano l'efficienza e le prestazioni dell'allenamento degli agenti RL.

Un nuovo metodo migliora le previsioni delle relazioni tra asset per strategie di investimento migliori.

Nuovo metodo combina l'apprendimento federato con modelli di diffusione per la generazione di immagini incentrata sulla privacy.

Esplorare metodi quantistici per un biclustering efficiente in set di dati complessi.

Un nuovo metodo migliora la traduzione automatica per le lingue poco rappresentate.

Esplorare i vantaggi dei dati ripetuti nell'addestramento delle reti neurali.

Nuovi algoritmi migliorano le previsioni degli stati fondamentali quantistici usando dati limitati.

Nuovo programma AI supera i conducenti umani usando solo i dati interni dell'auto.

Questo articolo parla di come le reti neurali profonde apprendono il linguaggio attraverso la previsione del prossimo token.

Una nuova prospettiva su come migliorare le GNN per strutture grafiche complesse.

Uso innovativo dei social media e dell'AI migliora le strategie di risposta ai terremoti.

Un metodo per migliorare la privacy dei dati nell'apprendimento federato rimuovendo influenze specifiche dei dati.

Il riordino delle suddivisioni dei dati migliora l'ottimizzazione degli iperparametri nel machine learning.

Questo articolo esplora i metodi di spiegazione nella classificazione delle serie temporali multivariate usando algoritmi di machine learning.

I dati sintetici migliorano l'accuratezza nella rilevazione delle posizioni nelle discussioni online.

Esplora regole di screening forti per una selezione veloce delle feature in dataset complessi.

Un nuovo metodo migliora la condivisione dei dati per un'efficace formazione delle GNN.