Neuste Artikel für Aktives Lernen

Untersuchung des Einflusses von iShiftML auf genaue NMR-Chemieverschiebungsprognosen.

Forschung zur Vorhersage von Anforderungen an beschriftete Daten für eine effektive Modellleistung in der NLP.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz in der wissenschaftlichen Forschung mit Maschinellem Lernen.

Ein neues Verfahren verbessert die Modellleistung, indem es informative Fehler zum Labeln auswählt.

Eine neue Methode beschleunigt das Labeln von Daten und das Trainieren von Modellen.

Ein zweistufiges Verfahren verbessert die Genauigkeit bei der Erkennung von Gesichtsausdrücken.

Ein neues Verfahren verringert den Beschriftungsaufwand bei der Video-Klassifizierung mit aktiven Lerntechniken.

Neue Techniken machen die Beschränkungserfassung benutzerfreundlicher und effizienter.

Die Nutzung von Bayesschem Experimentdesign verbessert das Verständnis komplexer Quantenanlagen.

BatchGFN verbessert das Batch-aktive Lernen, indem es nützliche Datenpunkte effizient auswählt.

Einsatz von Computer Vision zur Verbesserung der Fehlerklassifizierung in der additiven Fertigung.

Forscher wollen Maschinen beibringen, mentale und körperliche Wörter zu kategorisieren.

Ein neues Verfahren verbessert den Labeling-Prozess in der medizinischen Bildgebung.

Das MonoLiG-Framework verbessert die 3D-Erkennung mit monokularen Kameras und LiDAR-Daten.

NORIS verbessert die Bildauswahl für das Training von Objekt-Erkennungsmodellen effizient.

Ein neuer Emulator verbessert die Effizienz bei der Vorhersage von kosmologischen Daten.

Eine Methode, die maschinelles Lernen für medizinische Bildgebung mit weniger Daten verbessert.

Zwei Methoden zielen darauf ab, das Datenlabeling zu verbessern, um bessere Klassifikationsergebnisse zu erzielen.

Peanut macht die Beschriftung von audio-visuellen Daten einfacher und verbessert Geschwindigkeit und Genauigkeit.

Aktives Lernen verbessert die Effizienz des Datentrainings durch strategische Stichprobenauswahl.

Erkunde die Vorteile, semi-supervised und aktive Lerntechniken zu kombinieren.

Neue Methoden verbessern die Werkzeugerkennung in chirurgischen Videos für bessere Ergebnisse.

Ein Rahmen, um aktive Lernmethoden zu vergleichen und die Effizienz der Datenbeschriftung zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Geschwindigkeit und Effizienz bei der Annotation von Daten für die binäre Klassifizierung.

Eine neue Methode verbessert das Multitasking-Lernen, indem sie Unsicherheit effektiv misst.

Neue Methoden verbessern die Analyse von Daten aus klinischen Studien durch aktive Lerntechniken.

Eine Methode, um Modellen zu helfen, unbekannte Klassen vorherzusagen, ohne viel neu zu trainieren.

BREATHE bietet eine neue Methode für effiziente Designoptimierung in verschiedenen Bereichen an.

Die Kombination aus Selbsttraining und aktivem Lernen verbessert die Effizienz der Analyse medizinischer Bilder.

Dieser Artikel beleuchtet die Rolle von aktivem Lernen in der globalen Sensitivitätsanalyse für eine bessere Datensammlung.

Ein neues Verfahren verbessert die Stichprobenauswahl in der semantischen Segmentierung.

Ein neuer Ansatz verbessert die Sicherheit von komplexen KI-Systemen.

Lern, wie du effizient die Nutzerpräferenzen sammelst, um bessere Empfehlungen zu bekommen.

Aktives Lernen und Online-Destillation nutzen, um das Modelltraining in HPE zu verbessern.

KI-Tutoren helfen, die Leistungen von Schülern durch personalisiertes Lernen zu verbessern.

Innovative Techniken steigern die Effizienz im Entwurfsprozess der Luft- und Raumfahrttechnik.

Untersuchung von aktiven Lernmethoden zur Verbesserung des PLM-Ranking-Trainings unter Budgetbeschränkungen.

Eine neue Methode verringert den Aufwand für die Erstellung von Skizzen bei Bildabrufaufgaben.

Wir stellen COPS vor, eine Methode für effizientes Training von Deep Learning-Modellen mit weniger Daten.

Neue Techniken verbessern das Lernen von Leistungsflüssen für eine effiziente Stromlieferung.