Mykola Pechenizkiy

アルゴリズムの公平性とその法的影響を分析する。

新しい方法が、ロボットを使った倉庫ピッキング作業の効率と公平性を向上させる。

新しいアルゴリズムが、後方サンプリングを使って制約のある環境での学習を改善する。

新しい方法がロボットが人間から学ぶのを助け、気を散らすものを無視できるようにしてる。

この方法は、データプライバシーを守りつつ、フェデレーテッドラーニングのコミュニケーション効率を向上させる。

Nervaは、スパース性を使って効率的なニューラルネットワークを構築するユニークな方法を紹介してるよ。

スパースニューラルネットワークは、モデルのパフォーマンスを向上させるために特徴選択を効率化するよ。

新しいアプローチが、アクティブラーニングの攻撃に対する耐性を向上させることを目指してるよ。

機械学習における特権情報の役割と効果を調べる。

スパースニューラルネットワークの探求と厳しいトレーニングデータでのパフォーマンス。