Informatica - Apprendimento automatico

Un metodo per migliorare le previsioni del modello utilizzando più kernel contemporaneamente.

Questo articolo parla di come i concetti causali migliorano la capacità dell'IA di generalizzare su nuovi dati.

PROPLACE aumenta l'affidabilità delle spiegazioni controfattuali nell'apprendimento automatico.

Un nuovo sistema trasforma i dati EEG per fare previsioni migliori usando modelli già addestrati.

Esplorare strategie per migliorare l'apprendimento attivo usando etichette ricche e incertezze.

Viene introdotto un nuovo metodo per valutare l'accuratezza fattuale in riassunti lunghi.

Questo studio esplora l'uso delle reti neurali per recuperare segnali da osservazioni rumorose.

Un nuovo metodo per ottenere equità tra più attributi sensibili negli algoritmi.

I ricercatori usano tecniche di intelligenza artificiale per prevedere le funzioni delle proteine a partire dalle sequenze di amminoacidi.

Un nuovo metodo migliora la scelta dei centri logistici per consegne efficienti a Lahore.

Presentiamo SPICED, un dataset per analizzare articoli di notizie simili su vari argomenti.

Nuovo metodo migliora i modelli Transformer riducendo il calcolo e l'uso di memoria.

DJINN genera scenari di traffico realistici per testare le auto a guida autonoma.

Esplora il ruolo dei Knowledge Graphs e degli embedding nelle moderne applicazioni di dati.

Uno sguardo su come le opinioni degli esperti possono guidare le decisioni.

Uno sguardo a come dimostrare disuguaglianze e stimare errori nei modelli matematici.

I nostri nuovi metodi riducono l'uso della memoria nell'apprendimento automatico senza perdere precisione.

La fusione morbida migliora il deep learning combinando i modelli in modo efficiente ed efficace.

Presentiamo SALSA-CLRS per migliorare la valutazione degli algoritmi usando grafi sparsi.

Il metric SQuArE migliora la valutazione dei sistemi QA attraverso riferimenti a più risposte.

Esplorando modi per garantire un accesso equo a programmi vantaggiosi per tutti i gruppi.

Un nuovo metodo migliora la condivisione dello spettro nelle reti wireless attraverso una previsione spaziale proattiva.

Un metodo per migliorare il rilevamento di oggetti in ambienti diversi usando dati passati.

MELAGE aiuta dottori e ricercatori ad analizzare le immagini del cervello per fare diagnosi migliori.

Esplorando un algoritmo classico per ottimizzare problemi di grafi.

Un'analisi del Thompson Sampling e della sua variante per migliorare il processo decisionale.

Una strategia basata su clustering aiuta le macchine a imparare continuamente senza perdere la conoscenza precedente.

Uno studio confronta metodi automatici per identificare i crateri marziani.

Uno sguardo a come il riconoscimento delle azioni può influenzare le prestazioni e le strategie nel calcio.

Un nuovo modello migliora la modifica del viso senza compromettere l'identità.

Analizzando i servizi di autobus per soddisfare meglio le esigenze della comunità a Harrisonburg.

Nuovi metodi integrano soluzioni non valutate negli algoritmi di ottimizzazione per una maggiore efficienza.

Presentiamo un metodo per migliorare l'accuratezza della classificazione nei dataset di serie temporali.

Esplora gli aspetti chiave e le sfide della tecnologia del Tiny Machine Learning.

Il machine learning trasforma la ricostruzione degli eventi nella fisica delle particelle, migliorando la precisione e l'efficienza.

Un nuovo approccio combina la fisica con metodi basati sui dati per migliorare la sicurezza delle strutture.

Esaminando come il calcolo neuromorfico migliora l'efficienza delle comunicazioni satellitari.

DimCL migliora il machine learning aumentando la diversità delle caratteristiche nelle rappresentazioni.

Un nuovo metodo migliora la coerenza delle immagini MRI tra gli ospedali per una diagnosi migliore.

Un nuovo modo per migliorare le previsioni affrontando le incertezze delle previsioni.