Una tecnica che consente a un modello di eseguire una quantificazione dell’incertezza più efficace, utilizzando meno risorse di calcolo e nessun dato aggiuntivo nel Machine Learning
Una tecnica efficiente migliora l’affidabilità dei modelli di apprendimento automatico Documento: “Apprendimento dell’incertezza post-hoc utilizzando una meta-modalità Dirichlet”Il metodo consente a un modello di determinare la sua fiducia in una…
Le trasformazioni di Fourier rivelano come la rete neurale profonda apprende la fisica complessa
La “scatola nera” dell’intelligenza artificiale scientifica non può competere con un metodo vecchio di 200 anni Uno degli strumenti più antichi della fisica computazionale – una tecnica matematica vecchia di…
I ricercatori dell’Università di Göteborg sviluppano tre strumenti di supporto decisionale per l’arresto cardiaco basati sull’intelligenza artificiale
AI supporta le decisioni difficili dei medici sull’arresto cardiaco Quando i pazienti ricevono assistenza dopo un arresto cardiaco, i medici possono ora, inserendo i dati dei pazienti in un’app basata…
Le 7 peggiori bugie, miti sulla programmazione che dobbiamo sfatare
7 bugie programmate a cui devi smettere di credere La programmazione non è così facile o difficile come sembra Il campo in continua evoluzione della programmazione e dello sviluppo sta…