Informatica - Apprendimento automatico

Un nuovo sistema di teleoperazione migliora il controllo remoto dei robot in diversi contesti.

Le Reti Neurali Auto-Expandibili si adattano ai compiti in modo efficiente grazie a modifiche dinamiche.

Un nuovo metodo per migliorare l'equità nei modelli di apprendimento federato mantenendo la privacy.

Scopri il Dynamic Sparse Training e i vantaggi per l'efficienza delle reti neurali.

Esplora come la preparazione dei dati influisca sui modelli di intelligenza artificiale nella rilevazione di malware.

Un framework per migliorare le previsioni usando l'astensione contro i dati fuorvianti.

Lo studio esamina come i modelli di immagini gestiscono varie trasformazioni.

Un nuovo metodo riduce lo sforzo di etichettatura nella classificazione dei video usando tecniche di apprendimento attivo.

DBFed mira a ridurre il bias nell'IA mantenendo la privacy dei dati.

Esplorando metodi per migliorare le raccomandazioni con grafi di conoscenza e machine learning.

Esplorando tecniche di apprendimento per rinforzo per sistemi AI più sicuri.

I metodi guidati dalla curiosità migliorano le strategie di esplorazione nell'intelligenza artificiale.

CTFN migliora l'accuratezza del rilevamento dei bordi usando caratteristiche a più scale e funzioni di perdita dinamiche.

SimpleMTOD migliora le conversazioni unendo comprensione linguistica e visiva.

Un nuovo metodo migliora l'affidabilità delle immagini mediche sintetiche usando le valutazioni dei patologi.

Esaminare i trasformatori pre-addestrati per l'apprendimento multitasking e l'efficienza della comunicazione in contesti federati.

Fed-CPrompt migliora l'apprendimento continuo federato mantenendo la privacy degli utenti.

Un nuovo metodo affronta le etichette biasate nella sanità e oltre.

LendingClub può sfruttare i dati per migliorare le decisioni e aumentare i profitti.

Un nuovo sistema aiuta i robot a imparare a riorganizzare gli oggetti per esempio.

I robot comunicano meglio per collaborare su compiti complessi usando modelli di linguaggio.

I minatori aumentano i guadagni grazie a collegamenti strategici e minore latenza.

Un nuovo framework per migliorare i modelli di deep learning per i dati delle serie temporali.

Questo documento parla di molteplicità predittiva e propone algoritmi di insieme per previsioni più eque.

Uno studio sull'impatto delle camere dell'eco e della polarizzazione nelle discussioni online.

Il MinMax learning offre stabilità ed efficienza nell'addestramento delle reti neurali.

Usare sensori per garantire la sicurezza delle persone anziane che vivono da sole.

Esaminando metodi per rimuovere i dati personali dai modelli di intelligenza artificiale in modo efficace.

QBitOpt migliora le prestazioni delle reti neurali ottimizzando in modo efficiente le allocazioni di bitwidth.

I metodi di inferenza causale si evolvono per affrontare le sfide in sanità, istruzione e e-commerce.

Un nuovo metodo usa l'IA per rilevare i cambiamenti nella forma del cervello legati a malattie.

Esaminare come i modelli overparametrizzati possono imparare e generalizzare in contesti multiclass.

Un nuovo metodo per costruire modelli efficienti per dispositivi edge basati sulle loro limitazioni.

Un nuovo approccio migliora l'equità nel reinforcement learning usando il feedback umano.

Esaminando la perdita Lipschitz a radice quadrata per migliorare le prestazioni dell'algoritmo di apprendimento con dati rumorosi.

Uno sguardo all'importanza dell'apprendimento continuo nei sistemi di intelligenza artificiale.

Nuovo approccio migliora le prestazioni delle GNN su relazioni complesse nei dati.

Un nuovo framework migliora la qualità dei risultati per i modelli linguistici in compiti aperti.

Esplorare l'impatto dei modelli di machine learning sui risultati sociali.

PIGEON migliora la stima della posizione delle immagini usando metodi innovativi e fonti di dati più ampie.