Informatica - Apprendimento automatico

Questo articolo esamina come la lunghezza dell'allenamento influisce sui tassi di apprendimento nei LLM.

Un nuovo metodo per migliorare la resilienza del Federated Learning contro gli attacchi ai dati.

Esaminando l'importanza delle interazioni proteina-ligando nelle previsioni dei modelli.

Un nuovo framework migliora la generazione di dati da più fonti usando modelli basati sull'energia.

SATA migliora la robustezza e l'efficienza dei Vision Transformers per i compiti di classificazione delle immagini.

Presentiamo l'apprendimento controcorrente come un'alternativa naturale ai metodi di formazione tradizionali.

Un nuovo metodo aiuta i robot a imparare a lavorare in squadra grazie al supporto degli esseri umani.

Questo metodo migliora l'affidabilità dei punteggi di confidenza del modello di linguaggio.

Capire le complicazioni nel dimostrare l'uso dei dati nell'addestramento dell'IA.

Un nuovo metodo aiuta i robot a imparare compiti usando video umani online, riducendo le necessità di addestramento.

Questo studio esplora metodi efficaci per generare dati sintetici per l'addestramento di modelli linguistici.

Un nuovo strumento migliora le previsioni sui rendimenti delle reazioni chimiche usando l'IA.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza delle previsioni nell'analisi delle serie temporali.

Analizzando gli effetti dei metodi di potatura sulle performance e sull'interpretabilità di GoogLeNet.

Due nuovi dataset migliorano la ricerca sulle operazioni di perforazione e sulla sicurezza.

Un metodo per migliorare le prestazioni del modello nonostante etichette di dati sbagliate.

Questo articolo esplora lo smooth boosting e i suoi vantaggi nell'addestramento dei modelli.

Un nuovo metodo per adattare i dati delle serie temporali senza bisogno di informazioni di origine.

Scopri come le GNN migliorano le previsioni della vita utile residua per le attrezzature industriali.

DuoGNN migliora l'analisi dei grafi separando le interazioni tra i nodi per ottenere prestazioni migliori.

Combinare prompt globali e locali migliora i modelli di apprendimento federato mantenendo la privacy dei dati.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza del classificatore Naive Bayes stimando i pesi delle variabili.

Un nuovo modello offre spunti sulle tendenze lavorative mentre protegge i dati sensibili.

Valutare i modelli di riconoscimento vocale per le sessioni di diagnosi dell'autismo.

Il Reinforcement Learning adatta strategie per prendere decisioni finanziarie migliori.

Un nuovo modello migliora l'analisi di dataset longitudinali con più covariate.

Nuovi algoritmi migliorano l'efficienza nella rilevazione degli oggetti ottimizzando i processi NMS.

Un nuovo modo per addestrare modelli di intelligenza artificiale rispettando gli standard di sicurezza.

La ricerca usa il machine learning per prevedere le regioni solari attive e migliorare la sicurezza.

Un nuovo approccio per migliorare il rilevamento delle anomalie basato sui log usando modelli transformer.

Questo articolo parla di migliorare i sistemi di raccomandazione delle notizie rispettando i valori del giornalismo.

La ricerca esplora come unire i dati EEG per migliorare l'interazione cervello-computer.

POMONAG migliora la ricerca architettonica concentrandosi su più obiettivi per una maggiore efficienza.

Ottimizzare le DNN con quantizzazione a potenza di due per dispositivi con risorse limitate.

AUCSeg migliora la segmentazione affrontando il problema del bilanciamento delle classi nell'elaborazione delle immagini.

Un nuovo dataset migliora il rilevamento delle anomalie per una manutenzione delle linee elettriche più sicura.

Un nuovo metodo migliora il controllo per i robot a zampe con braccia.

Uno sguardo alle sfide e soluzioni del federated learning per mantenere la privacy dei dati e l'accuratezza dei modelli.

Un nuovo metodo migliora le previsioni affrontando le dipendenze dei canali nel tempo.

Un nuovo modello migliora il modo in cui gli scienziati studiano le interazioni e le funzioni delle proteine.