Informatica - Apprendimento automatico

Esplora i principali stimatori per la regressione lineare e il loro impatto sulle previsioni.

Esplorare come le tecniche di machine learning aiutano a risolvere problemi inversi in diversi campi.

Un nuovo metodo migliora l'esplorazione dei robot e il raggiungimento degli obiettivi attraverso la distanza temporale.

Un nuovo benchmark risponde alla necessità di una valutazione standard nella previsione spaziotemporale.

Una panoramica concisa sui modelli di regressione fattoriale e le loro applicazioni.

Uno sguardo a due approcci chiave nella scienza dei dati e ai loro punti di forza unici.

Un nuovo metodo usa i biosignali per classificare efficacemente il dolore cronico alla schiena.

Nuovi metodi migliorano i test per i modelli linguistici, concentrandosi su aree chiave di performance.

SLRL offre nuove intuizioni su come raggruppare efficacemente i dati multi-vista.

Un nuovo approccio migliora la modellazione della distribuzione dei dati su forme complesse.

Scopri un nuovo modello per gestire documenti lunghi in modo efficace.

Esaminare i rischi e le esperienze nella cura della maternità tra i vari gruppi etnici.

Uno studio sulle tecniche di machine learning per modellare sistemi atomici.

Uno studio su come migliorare la mappatura dei raccolti usando immagini satellitari avanzate e machine learning.

Scopri come i modelli di diffusione generano dati realistici attraverso la manipolazione del rumore.

Questo studio mostra come il parlato possa stimare i tassi di respirazione usando modelli avanzati.

Usare dati e tecnologia per prevedere i raccolti in modo efficace.

Scopri come i modelli di diffusione trasformano il rumore in campioni di dati realistici.

Uno sguardo chiaro su come funzionano le reti neurali e la loro importanza nella rappresentazione dei dati.

GraphMamba migliora l'efficienza e la precisione nell'elaborazione delle immagini iperspettrali.

Questo documento presenta metodi per migliorare le prestazioni del modello mantenendo la privacy dei dati.

Un nuovo metodo per confrontare i meccanismi di privacy nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora la privacy durante l'addestramento dei modelli di deep learning.

Integrare i dati clinici con le immagini a raggi X migliora l'accuratezza diagnostica.

Grazie ai dispositivi smart, monitorare lo stress in tempo reale è diventato più facile e preciso.

La ricerca migliora i modelli affrontando l'incertezza nelle Equazioni Differenziali Universali.

SPCL migliora la stabilità dell'allenamento dei modelli in ambienti multi-task.

ARCO migliora le prestazioni dei modelli di deep learning grazie a una collaborazione intelligente tra hardware e software.

Uno sguardo critico sulla diversità nei dataset e come migliorarla.

Questo articolo parla di machine unlearning e delle sue implicazioni per la privacy dei dati.

Esplorando la distillazione simbolica della conoscenza nei modelli linguistici grandi per avere più chiarezza e utilità.

Esaminando la vulnerabilità delle reti neurali a piccole variazioni nell'input.

Nuovi metodi migliorano gli attacchi black-box usando dati non etichettati per il machine learning.

Una nuova tecnica migliora l'uso dell'energia nell'apprendimento automatico basato sugli alberi.

Anvil semplifica l'ottimizzazione del design integrando tecniche CAD, CFD e AI.

Esaminando l'efficienza e l'uso energetico dei Modelli Linguistici Grandi nelle applicazioni AI.

Un nuovo set di dati migliora i processi di selezione dei materiali nei progetti di design.

Un nuovo modello migliora le previsioni della pioggia a breve termine usando tecniche avanzate.

Nuovi modelli di machine learning migliorano le simulazioni climatiche per previsioni più accurate.

Una panoramica dei metodi di esperienza replay e il loro impatto sull'efficienza dell'apprendimento.