Informatica - Apprendimento automatico

Le spiegazioni controfattuali aiutano a chiarire le decisioni prese dai sistemi automatizzati.

Esplorando il legame tra le reti neurali e le teorie dei campi per avere intuizioni più profonde.

Esplorare metodi avanzati per migliorare la privacy dei dati nel machine learning usando tecniche quantistiche.

Metodi innovativi migliorano l'efficienza dell'allenamento nelle reti neurali profonde.

Scopri tecniche innovative per migliorare il processo di apprendimento delle reti a valori discreti.

Uno sguardo al splitfed learning e ai suoi vantaggi per i dispositivi IoT.

Esplorare come le interazioni tra unità migliorano l'addestramento delle reti neurali.

RoSAS migliora il rilevamento delle anomalie usando dati etichettati e tecniche innovative.

Due metodi mirano a migliorare l'etichettatura dei dati per ottenere risultati di classificazione migliori.

Un nuovo approccio aumenta la sicurezza nei compiti di apprendimento per rinforzo senza premi precedenti.

QUAM migliora le stime di incertezza nelle previsioni in diversi ambiti.

Questo studio rivela l'efficacia dei Transformer a un solo strato nella memorizzazione dei dati.

METAVerse migliora le previsioni di attraversabilità del terreno per i veicoli autonomi.

Questo framework aiuta gli utenti ad applicare i Processi Gaussiani in modo efficace per la modellazione predittiva.

Un nuovo algoritmo migliora la scoperta di schemi nei dataset utilizzando il guadagno informativo e il rapporto di probabilità.

Nuovo modello migliora le previsioni sui risultati della terapia per il cancro alla vescica utilizzando le caratteristiche dei pazienti.

HUTFormer migliora le previsioni del traffico combinando dati a più scale e tecniche di modellazione avanzate.

Auto-Tables automatizza la conversione delle tabelle non relazionali per rendere più semplice l'analisi dei dati.

Scopri come gli algoritmi multi-arm bandit migliorano la scelta degli oggetti nei sistemi di raccomandazione.

ResFPN migliora le immagini delle vene delle dita per una maggiore precisione nel riconoscimento.

HUGE semplifica l'embedding dei grafi per grandi dataset usando le TPU.

Esaminare come gli incentivi influenzano le pratiche statistiche negli studi scientifici.

Questo studio esamina i requisiti dei contratti API trovati nelle discussioni tra sviluppatori online.

Usare il machine learning per fare previsioni affidabili sulla manutenzione nei veicoli militari.

Presentiamo un framework per semplificare la regolarizzazione sparsa attraverso tecniche di ottimizzazione liscia.

Questo articolo esplora connessioni di dati fuorvianti e il loro impatto sulle decisioni.

Esplorare il potenziale della modellazione generativa con risorse dati limitate.

Un nuovo algoritmo semplifica la comunicazione nell'analisi dei dati distribuiti per caratteristiche.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dell'ottimizzazione bayesiana usando tecniche di meta-apprendimento.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei robot usando waypoint nell'apprendimento per imitazione.

Esaminando le difficoltà di gestire dati sequenziali nei compiti di machine learning.

Un nuovo metodo per allocare efficacemente i vaccini durante le epidemie affrontando l'incertezza.

Nuovi metodi per suggerire articoli usano il linguaggio degli utenti per risultati migliori.

Un nuovo approccio migliora le prestazioni del Variational Quantum Eigensolver usando approssimazioni a cerchio tensoriale.

Uno studio su come usare registrazioni sonore per identificare diverse specie di uccelli in Africa.

Questo metodo migliora la segmentazione delle immagini dentali con meno campioni etichettati.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento nei Reti Neurali Spiking incorporando aggiustamenti dei ritardi.

I robot imparano a afferrare e posizionare oggetti usando immagini e linguaggio.

Presentiamo il Tuning della Verificabilità per spiegazioni AI più chiare e affidabili.

Uno sguardo all'efficacia delle metriche di raccomandazione nelle esperienze utente.