Mihaela van der Schaar

Die Kombination aus Vorwissen und Anpassungsfähigkeit verbessert die Leistung von maschinellem Lernen bei begrenzten Daten.

Ein Blick auf die Herausforderungen und Lösungen zur Identifizierung von schwierigen Proben.

DAGnosis verbessert die Datenzuverlässigkeit, indem es Inkonsistenzen effektiv identifiziert.

Die Bedeutung, sich auf tabellarische Daten für Fortschritte im maschinellen Lernen zu konzentrieren.

Vorstellung von Alignment aus Demonstrationen für sichere und effektive Sprachmodelle.

DIPS kümmert sich um Probleme mit der Datenqualität beim Pseudo-Labeling, um bessere Ergebnisse im maschinellen Lernen zu erzielen.

LaTable verbessert die Erstellung von synthetischen Tabellendaten in verschiedenen Bereichen.

Ein Blick auf Methoden zur Schätzung von Behandlungseffekten mit Hilfe von realen Daten.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der Prognoseintervalle für zuverlässige Entscheidungen.

Ein neuer Rahmen verbessert die Krankheitsvorhersage durch verschiedene Gesundheitsdaten.

Dünne neuronale Netze machen die Merkmalsauswahl einfacher für bessere Modellleistung.

Ein Blick auf das Verhalten von Deep Learning und deren Erklärungen.

Lern, wie kleine Änderungen im Input die Antworten von Sprachmodellen beeinflussen.

KI passt sich individuellen Vorlieben mit weniger Beispielen an und verbessert so die Interaktionen mit Nutzern.