Fusión combinatoria en validación para detectar fraudes desbalanceados
Mejora la detección de fraudes con CFA: supera modelos individuales en AUC-ROC, AUPRC y F1. Ideal para datos desbalanceados.
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SPACR: entrena regresores conformales en un solo paso, obteniendo intervalos más estrechos y mejor equilibrio cobertura-eficiencia con menor costo.
Descubre SPACR, un método innovador que entrena regresores conformes en un solo paso, logrando intervalos más precisos y reduciendo costos computacionales. Ideal para IA.
¿Son fiables las incertidumbres de los modelos? La calibración epistémica revela fallos que la calibración clásica ignora. Aprende sobre el nuevo error EECE.
¿Confías en la incertidumbre de tu IA? La calibración epistémica revela si es fiable. Descubre el nuevo error EECE para clasificación de segundo orden.
Alinea sensores IMU y texto con entrenamiento contrastivo y prototipos optimizados para lograr 73% de precisión en HAR zero-shot.
El entrenamiento contrastivo y prototipos optimizados cierran la brecha modal en HAR zero-shot, logrando 73.2% de precisión en clases no vistas.
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Descubre un mecanismo neuronal que maximiza la utilidad del sistema manteniendo la equidad dinámica en la asignación de múltiples recursos con demanda secuencia
Descubre cómo la IA Generativa permite programar la carga inalámbrica RF de forma proactiva, mejorando decisiones ante incertidumbre.
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Descubre O2CP, un marco de predicción conforme online que optimiza intervalos multi-paso, logrando cobertura garantizada y menor desperdicio. Ideal para series temporales en IA y cloud.
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Descubre cómo Visual-TCAV combina mapas de saliencia y atribución de conceptos para explicar predicciones en clasificación de imágenes. Más preciso que TCAV.
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