Coarsening de Grafos con Preservación Topológica Escalable
Descubre STPGC, nuevos algoritmos escalables para reducir grafos preservando su topología, acelerando el entrenamiento de GNNs sin perder rendimiento.
#clasificación
La ilusión de generalización en modelos de lenguaje tabulares
¿Son realmente efectivos los modelos de lenguaje tabulares? Nuestra reevaluación de Tabula-8B muestra que la generalización se debe a artefactos de evaluación, no a aprendizaje real.
Clasificación óptima y justa con puntuaciones calibradas bajo suficiencia
Logra decisiones justas en clasificación binaria con puntuaciones calibradas usando un algoritmo de post-procesamiento que garantiza suficiencia.
Benchmarking de incertidumbre en clasificación multi-etiqueta de RX de tórax
Evaluamos 13 métodos de cuantificación de incertidumbre en clasificación de radiografías de tórax, desenredando incertidumbres epistémicas y aleatorias.
Reactivando tokens de parche para mejorar el probing en audio
El probing con tokens de parche reactivados supera al costoso fine-tuning en clasificación de audio multi-etiqueta. Descubre este nuevo método ligero y eficiente.
ShapDBM: Explorando Mapas de Fronteras de Decisión en el Espacio Shapley
ShapDBM transforma datos al espacio Shapley para crear mapas de fronteras de decisión más compactos, precisos y fáciles de interpretar. Mejora la visualización de clasificación.
Clasificación bayesiana con proceso Gaussiano Split-and-merge para BCI
Descubre cómo el nuevo modelo bayesiano P-SMGP mejora la clasificación de señales EEG en BCI, reduciendo costos computacionales y ofreciendo interpretabilidad.
Predicción de umbrales atmosféricos extremos con IA
¿Cómo predecir con precisión tormentas extremas? Comparamos métodos de IA que modelan la distribución completa vs clasificación binaria. Resultados sorprendentes.
Clasificación binaria: pública y privada con predictores en espacios métricos
Clasificación binaria con Proto-NN: consistencia universal y privacidad diferencial local con ruido de Laplace.
HiFi-KPI: Dataset jerárquico para KPIs financieros
Descubre HiFi-KPI, el dataset con 1.65M de párrafos y 198k etiquetas jerárquicas para extraer KPIs de informes financieros. Modelos de IA alcanzan 0.906 F1 en clasificación.
Atención por capas eficiente: poda de recuperaciones redundantes
Descubre cómo ELA, usando divergencia KL y mapeo cuantil beta, reduce un 30% el tiempo de entrenamiento al podar capas redundantes en atención por capas.
Detección contextual de habla para niños en grabaciones largas
Detección contextual de habla infantil en grabaciones largas: modelos auto-supervisados logran +13.8% F1, superando a sistemas basados en reglas en múltiples idiomas.
KDH-CAD: Aprendizaje híbrido de conocimiento y datos en CAD
Descubre KDH-CAD, el marco híbrido que alcanza un 92.6% de precisión en clasificación CAD con apenas 250 muestras.
Traducción consciente de densidad de correlaciones espurias en VLMs
Descubre cómo DAT corrige correlaciones espurias en VLMs zero-shot usando densidad local para mejorar precisión sin ajuste fino.
ML para codificar nombres de productos en categorías de precios
Descubre un pipeline de ML para clasificar productos minoristas en categorías de precio usando reglas, bolsa de palabras y etiquetado humano confiable.
CDOT: Transporte Óptimo Convexo de Distancias
Descubre CDOT, un marco convexo de transporte óptimo que alinea distribuciones heterogéneas preservando geometría. Mejora robustez y precisión.
Arquitectura dualencoder con fusión Choquet en clasificación acústica submarina
Descubre cómo la nueva arquitectura dual-encoder con fusión Choquet mejora la clasificación acústica submarina, ofreciendo precisión e interpretabilidad.
GottBERT: primer modelo RoBERTa exclusivo para alemán
Descubre GottBERT, el primer modelo RoBERTa entrenado solo en alemán. Excelente en NER y clasificación. Descárgalo bajo licencia MIT.
Clasificación de sonidos ambientales con difusión en espacio de embeddings
Descubre cómo los modelos de difusión superan a métodos previos en clasificación zero-shot de sonidos ambientales, mejorando la generalización a clases no vistas.
Semimage: Codificación semántica HSV para representación de texto
Descubre Semimage, un método innovador que convierte texto en imágenes HSV para clasificación con CNNs. Mejora la interpretabilidad y precisión en análisis de documentos.