Christos Diou

Dieser Artikel behandelt fortgeschrittene Techniken zur Erkennung von Anomalien in multivariaten Zeitreihen.

Eine neue Methode verbessert die Leistung von Modellen bei unbekannten Daten in der Computer Vision.

RHALE verbessert die Messung von Feature-Effekten in KI und geht die wichtigsten Einschränkungen bestehender Methoden an.

Regionale additive Modelle vereinfachen die Datenanalyse, indem sie komplexe Wechselwirkungen klarer darstellen.

Effector hilft dabei, regionale Effekte in Machine-Learning-Modellen zu erklären, um bessere Einblicke zu bekommen.

Ein neuer Ansatz, um die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI in verschiedenen Bereichen zu bewerten.

CycleMix verbessert KI-Modelle, indem es Bildstile mischt, um die Leistung zu steigern.

Ein neuer Ansatz, um Vorurteile in künstlichen Intelligenzsystemen zu reduzieren.

Neue Methoden zielen darauf ab, visuelle Verzerrungen in KI-Modellen zu minimieren, um die Genauigkeit zu verbessern.

Ethische Bedenken bei KI-gestützten Gesichtsanalysetechnologien ansprechen.