Observatorio de información y Publicaciones

Resumen: Las investigaciones recientes sobre la efectividad de los modelos basados en la red neuronal gráfica (GNN) para la predicción de enlaces en gráficos de conocimiento (KGS) muestran que la agregación de vainilla no afecta significativamente el rendimiento del modelo.

Resumen: Una tarea de interés en el aprendizaje automático (ML) es la de atribuir explicaciones a las predicciones hechas por los modelos ML. Además, en los dominios considerados de alto riesgo, el rigor de las explicaciones es primordial. De hecho, las explicaciones incorrectas pueden engañar y engañarán a los tomadores de decisiones humanas.

Resumen: ¿Qué algoritmos realmente aprenden y usan para resolver problemas? Los estudios que abordan esta pregunta son escasos, ya que las prioridades de investigación se centran en mejorar el rendimiento a través de la escala, dejando una brecha teórica y empírica en la comprensión de los algoritmos emergentes.