Artikel über "Datenwissenschaft"
Inhaltsverzeichnis
Data Science ist ein Bereich, der verschiedene Fähigkeiten und Werkzeuge kombiniert, um Daten zu analysieren und zu interpretieren. Es geht darum, Daten zu sammeln, sie zu reinigen und dann verschiedene Methoden anzuwenden, um Muster und Erkenntnisse zu entdecken, die bei Entscheidungen helfen können.
# Warum ist Data Science wichtig?Data Science ist wichtig, weil es Organisationen hilft, ihre Daten besser zu verstehen. Mit der richtigen Analyse können Unternehmen informierte Entscheidungen treffen, ihre Produkte verbessern und ihren Kunden besser dienen. Es wird in vielen Bereichen eingesetzt, darunter Gesundheitspflege, Finanzen und Marketing.
# Hauptbestandteile von Data Science
Datensammlung : Informationen aus verschiedenen Quellen zusammentragen, wie Umfragen, Online-Aktivitäten oder Sensoren.
Datenbereinigung : Fehler und Inkonsistenzen in den Daten entfernen, um Genauigkeit zu gewährleisten.
Datenanalyse : Statistische Methoden und Algorithmen verwenden, um Daten zu untersuchen und Trends zu identifizieren.
Datenvisualisierung : Diagramme und Grafiken erstellen, um Ergebnisse auf verständliche Weise darzustellen.
Maschinelles Lernen : Ein Bereich der Data Science, der sich darauf konzentriert, Computern beizubringen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen.
# Anwendungen von Data ScienceData Science wird in zahlreichen Bereichen eingesetzt:
Gesundheitswesen : Analyse von Patientendaten zur Verbesserung von Behandlungen.Finanzen : Betrugsbekämpfung durch Analyse von Ausgabemustern.Marketing : Personalisierung von Werbung basierend auf dem Verbraucherverhalten.
# FazitData Science spielt eine entscheidende Rolle in vielen Branchen, indem es wertvolle Einblicke bietet, die zu besseren Entscheidungen führen. Es integriert verschiedene Fähigkeiten und ist ein umfassender Ansatz, um Daten in unserer zunehmend informationsgetriebenen Welt zu verstehen.
Computer Vision und Mustererkennung
Die Streifen, die täuschen: Textur-Bias in KI
Entdecke, wie Textur-Bias die Entscheidungen von KI und die Objekterkennung beeinflusst.
Blaine Hoak,
Ryan Sheatsley,
Patrick McDaniel
2025-03-13T08:06:00+00:00 ― 6 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Maschinenlernen verstärken: Der Weg zu robusten Modellen
Entdecke die Fortschritte im maschinellen Lernen, die sich auf Robustheit und Generalisierung konzentrieren.
Khoat Than,
Dat Phan,
Giang Vu
2025-03-13T04:17:18+00:00 ― 5 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
KI ausrichten: Die Herausforderung menschlicher Werte angehen
Erfahre, wie Forschende die KI-Ausrichtung an menschlichen Werten durch innovative Methoden verbessern.
Shambhavi Krishna,
Aishwarya Sahoo
2025-03-12T19:15:36+00:00 ― 6 min Lesedauer
Signalverarbeitung
Meistere Zustandsabschätzung in unsicheren Welten
Lerne, wie Zustandsabschätzungstechniken unser Verständnis von dynamischen Systemen verändern.
Jakub Matousek,
Jindrich Dunik,
Marek Brandner
2025-03-12T18:50:24+00:00 ― 9 min Lesedauer
Datenstrukturen und Algorithmen
Neues Graph-Abfragen mit frischen Algorithmen aufpeppen
Entdecke einen schnelleren Weg, um reguläre Pfadanfragen in Graphdatenbanken zu bearbeiten.
Georgiy Belyanin,
Semyon Grigoriev
2025-03-11T22:23:42+00:00 ― 6 min Lesedauer
Funktionalanalysis
Die Geheimnisse interpolierender Folgen entschlüsseln
Ein tiefer Einblick in interpolierende Sequenzen und ihre Bedeutung in der komplexen Analyse.
Nikolaos Chalmoukis,
Alberto Dayan
2025-03-11T18:40:00+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Das Beherrschen der Mehrklassenklassifikation: Techniken und Herausforderungen
Erkunde die Mehrklassenklassifikation, Herausforderungen und starke Boosting-Techniken.
Marco Bressan,
Nataly Brukhim,
Nicolò Cesa-Bianchi
2025-03-11T16:41:01+00:00 ― 6 min Lesedauer
Optimierung und Kontrolle
Optimierung mit proximalen Punktalgorithmen navigieren
Entdecke, wie proximale Punktalgorithmen komplexe Optimierungsprobleme lösen.
Ya-xiang Yuan,
Yi Zhang
2025-03-11T16:00:10+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Die Zukunft des generativen Modellierens: Ein Sprung nach vorn
Neue Methode steigert die Effizienz von generativen Modellen, ohne die Qualität zu opfern.
Jaehyeon Kim,
Taehong Moon,
Keon Lee
2025-03-11T14:22:12+00:00 ― 5 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Die Kunst, Daten im KI-Training zu mischen
Entdecke, wie Diffusionsprozesse das Lernen von KI verbessern, indem sie saubere und verrauschte Daten mischen.
Yair Schiff,
Subham Sekhar Sahoo,
Hao Phung
2025-03-11T12:45:54+00:00 ― 6 min Lesedauer
Kerntheorie
Maschinelles Lernen verwandelt Vorhersagen zur Bindungsenergie
Neue Maschinenlernmodelle verbessern die Genauigkeit von Bindungsenergieabschätzungen in Atomkernen.
Ian Bentley,
James Tedder,
Marwan Gebran
2025-03-11T12:11:08+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Ein strukturierten Ansatz für generative Modelle
Erfahre, wie strukturiertes Training die Modelle im maschinellen Lernen und deren Genauigkeit verbessert.
Santiago Aranguri,
Francesco Insulla
2025-03-11T11:35:50+00:00 ― 6 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Revolutionierung der Klassifizierung mit Multi-Head-Encoding
Multi-Head-Encoding verwandelt die Klassifizierung mit extrem vielen Labels in eine handhabbare Aufgabe.
Daojun Liang,
Haixia Zhang,
Dongfeng Yuan
2025-03-11T11:09:36+00:00 ― 7 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
VLR-Bench: Bilder und Texte für schlauere Maschinen verbinden
Ein neuer Test für Maschinen, um Bild- und Textfragen zu beantworten.
Hyeonseok Lim,
Dongjae Shin,
Seohyun Song
2025-03-11T07:57:00+00:00 ― 8 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
Überdenken der Entitätenerkennung: Ein neuer Ansatz
Forscher verwandeln die Methoden zur Entitätserkennung mit besseren Bewertungsstrategien.
Jonas Golde,
Patrick Haller,
Max Ploner
2025-03-11T05:32:33+00:00 ― 7 min Lesedauer
Klassische Analysis und ODEs
Die faszinierende Welt der multiplen orthogonalen Polynome
Entdecke, wie mehrere orthogonale Polynome die Mathematik und ihre Anwendungen in der realen Welt prägen.
Lidia Fernández,
Juan Antonio Villegas
2025-03-10T21:21:20+00:00 ― 9 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Denoising-Diffusions-Modelle: Eine neue Welle in der KI
Entdeck, wie DDMs Zufallsgeräusche in wertvolle Daten verwandeln.
Christopher Williams,
Andrew Campbell,
Arnaud Doucet
2025-03-10T20:20:17+00:00 ― 6 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Die Revolution der Datenannotation in der Computer Vision
Neue Methoden verbessern die Bildbeschriftung für bessere Modellleistung und Effizienz.
Niclas Popp,
Dan Zhang,
Jan Hendrik Metzen
2025-03-10T16:42:09+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Memorisierung vs. Verallgemeinerung in KI: Ein zweischneidiges Schwert
Erkunde das Gleichgewicht zwischen Memorierung und Verallgemeinerung im maschinellen Lernen.
Reza Bayat,
Mohammad Pezeshki,
Elvis Dohmatob
2025-03-10T15:15:06+00:00 ― 7 min Lesedauer
Optimierung und Kontrolle
Bayesische Optimierung mit Techniken aus dem latenten Raum boosten
Entdecke, wie fortschrittliche Methoden die Suche nach optimalen Lösungen verbessern.
Luo Long,
Coralia Cartis,
Paz Fink Shustin
2025-03-10T13:21:50+00:00 ― 6 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Optimierte Datensatzdestillation: Ein neuer Ansatz
Eine neue Methode verbessert die Datensatz-Destillation für effiziente Bilderkennung.
Xinhao Zhong,
Shuoyang Sun,
Xulin Gu
2025-03-10T10:16:57+00:00 ― 6 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Optimierung der Datensatz-Destillation mit bedingter Mutual Information
Eine neue Methode, um effiziente synthetische Datensätze für Deep-Learning-Modelle zu erstellen.
Xinhao Zhong,
Bin Chen,
Hao Fang
2025-03-10T07:52:30+00:00 ― 8 min Lesedauer
Systeme und Steuerung
Die sich ändernden Gegebenheiten von zeitvariablen Systemen verfolgen
Lern, wie man sich ändernde Systeme mit einem einzigartigen Algorithmus trackt.
András Sasfi,
Alberto Padoan,
Ivan Markovsky
2025-03-10T02:42:30+00:00 ― 6 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Medizinische Bildgebung mit Prompt2Perturb voranbringen
Eine neue Methode verbessert die Erstellung von adversarialen Bildern in der medizinischen Bildgebung.
Yasamin Medghalchi,
Moein Heidari,
Clayton Allard
2025-03-10T02:15:27+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Die komplexe Welt der Klassifikation navigieren
Erforsche, wie Klassifikation Maschinen hilft, in hochdimensionalen Daten zu lernen.
Jonathan García,
Philipp Petersen
2025-03-09T23:59:33+00:00 ― 6 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
Byte Latent Transformer: Eine neue Ära in der Sprachverarbeitung
Entdecke den Byte Latent Transformer, ein echter Game Changer in der Maschinen-Sprachverständnis.
Artidoro Pagnoni,
Ram Pasunuru,
Pedro Rodriguez
2025-03-09T19:02:06+00:00 ― 6 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
Verbesserung von OCR für ressourcenarme Sprachen
Eine neue Methode verbessert die OCR-Genauigkeit für unterrepräsentierte Sprachen.
Harshvivek Kashid,
Pushpak Bhattacharyya
2025-03-09T15:49:30+00:00 ― 9 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Optimierung der Datenrepräsentation mit Johnson-Lindenstrauss-Embedding
Lerne, wie Optimierung die Datenrepräsentationstechniken neu gestaltet.
Nikos Tsikouras,
Constantine Caramanis,
Christos Tzamos
2025-03-09T13:49:11+00:00 ― 8 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Die Kunst der generativen Modelle: Ein tiefer Einblick
Entdecke, wie generative Modelle neue Daten mit einzigartigen Ansätzen erstellen.
Zeeshan Patel,
James DeLoye,
Lance Mathias
2025-03-09T08:36:09+00:00 ― 8 min Lesedauer
Methodik
Ensemble-Vorhersage: Teamwork bei Prognosen
Lerne, wie das Kombinieren von Vorhersagen zu besseren Prognosen in verschiedenen Bereichen führt.
Minsu Kim,
Evan L. Ray,
Nicholas G. Reich
2025-03-09T03:38:49+00:00 ― 6 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Klarere Bilder: Sag Tschüss zu Reflexionen
Eine neue Methode entfernt effektiv Reflexionen aus Bildern mit fortschrittlichen Techniken.
Abdelrahman Elnenaey,
Marwan Torki
2025-03-08T21:04:30+00:00 ― 8 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Stabilität in erklärbarer KI: Ein tiefer Einblick
Forscher arbeiten daran, KI-Erklärungen klarer und zuverlässiger zu machen.
Miquel Miró-Nicolau,
Antoni Jaume-i-Capó,
Gabriel Moyà-Alcover
2025-03-08T18:09:27+00:00 ― 7 min Lesedauer
Statistische Mechanik
Beherrschung der kombinatorischen Optimierung mit Freie-Energie-Maschinen
Effizienz beim Entscheiden mit fortgeschrittenen Optimierungstechniken steigern.
Zi-Song Shen,
Feng Pan,
Yao Wang
2025-03-08T15:43:12+00:00 ― 6 min Lesedauer
Quantenphysik
Quantenkerne: Die Zukunft des maschinellen Lernens
Entdecke, wie Quantencomputing das maschinelle Lernen mit Quantenkernen verwandelt.
Vivek Sabarad,
T. S. Mahesh
2025-03-08T13:19:54+00:00 ― 8 min Lesedauer
Quantenphysik
Das Potenzial von Single-Qubit Quanten-Neural-Netzwerken freisetzen
Eine einfache Übersicht über Einzel-Qubit Quantenneuronale Netzwerke und ihren Einfluss.
Leandro C. Souza,
Bruno C. Guingo,
Gilson Giraldi
2025-03-08T11:44:22+00:00 ― 7 min Lesedauer
Kryptographie und Sicherheit
Schutz vor versteckten Bedrohungen in KI-Modellen
Die Gefahren von Backdoor-Angriffen in Diffusionsmodellen entdecken.
Yuning Han,
Bingyin Zhao,
Rui Chu
2025-03-07T11:39:45+00:00 ― 7 min Lesedauer
Anwendungen
Die Revolution der Genanalyse mit OG-SSLB
Entdecke, wie OG-SSLB die Analyse der Genexpression durch Krankheitsverläufe verbessert.
Luis A. Vargas-Mieles,
Paul D. W. Kirk,
Chris Wallace
2025-03-07T10:57:21+00:00 ― 6 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
Transformation der rumänischen Nachrichten Zusammenfassung
Ein bahnbrechender Datensatz für Zusammenfassungen und Schlüsselwörter von rumänischen Nachrichtenartikeln.
Andrei-Marius Avram,
Mircea Timpuriu,
Andreea Iuga
2025-03-06T18:48:36+00:00 ― 6 min Lesedauer
Software-Entwicklung
Fehler in Deep Learning Modellen navigieren
Lern, wie man Probleme in Deep-Learning-Modellen effektiv erkennt und behebt.
Nargiz Humbatova,
Jinhan Kim,
Gunel Jahangirova
2025-03-06T16:24:09+00:00 ― 4 min Lesedauer
Optimierung und Kontrolle
Algorithmen beibringen, damit sie wie Kleinkinder lernen
Entdecke, wie Algorithmen aus Daten lernen, indem sie kleine Anpassungen und Steuerungsmethoden nutzen.
Getachew K. Befekadu
2025-03-06T14:36:37+00:00 ― 5 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Dynamische Graph-Embedding: Eine neue Grenze
Erkunde, wie dynamische Graph-Einbettung unser Verständnis von sich verändernden Netzwerken transformiert.
Ashish Parmanand Pandey,
Alan John Varghese,
Sarang Patil
2025-03-06T13:59:42+00:00 ― 6 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Bewältigung von Mode-Kollaps in generativen Modellen für Zeitreihen
DMD-GEN bietet neue Erkenntnisse, um generative Modelle für Zeitreihendaten zu verbessern.
Amime Mohamed Aboussalah,
Yassine Abbahaddou
2025-03-06T13:11:33+00:00 ― 6 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Revolutionierung der Bildklassifizierung mit IPS
Neue Methoden verbessern die Bilderkennung, indem sie sich auf kleine Bereiche in grossen Bildern konzentrieren.
Max Riffi-Aslett,
Christina Fell
2025-03-06T10:47:06+00:00 ― 10 min Lesedauer
Signalverarbeitung
Fortschrittliche Verfolgungstechniken mit Partikelfiltern
Lern, wie Partikelfilter das Tracking in komplexen Umgebungen verbessern.
Wenyu Zhang,
Mohammad J. Khojasteh,
Nikolay A. Atanasov
2025-03-06T04:55:12+00:00 ― 7 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
Entlarvung von Vorurteilen in Modellen der natürlichen Sprachinferenz
Forscher zeigen Schwächen in NLI-Modellen mit Hilfe von adversarialen Techniken auf.
Chetan Verma,
Archit Agarwal
2025-03-05T23:33:00+00:00 ― 6 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Änderungen in Daten erkennen: Der PU-Index Vorteil
Lerne, wie der Vorhersageunsicherheitsindex die Erkennung von Konzeptdrift verbessert.
Pengqian Lu,
Jie Lu,
Anjin Liu
2025-03-05T21:08:33+00:00 ― 5 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Die Revolutionierung des Clusterings mit Deep Learning
Deep Spectral Clustering verbessert die Clustergenauigkeit mit fortschrittlichen Techniken.
Wengang Guo,
Wei Ye
2025-03-05T17:07:48+00:00 ― 6 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Verstehen von Bias-Verstärkung im Machine Learning
Voreingenommenheit in Datensätzen kann KI-Vorhersagen verschlechtern und zu unfairen Ergebnissen führen.
Bhanu Tokas,
Rahul Nair,
Hannah Kerner
2025-03-05T13:55:12+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Sicherstellen, dass tiefe neuronale Netzwerke zuverlässig bleiben
Lerne, wie man überprüft, ob neuronale Netzwerke mit Datenänderungen genau bleiben.
Xin Wang,
Feilong Wang,
Xuegang Ban
2025-03-05T12:18:54+00:00 ― 6 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Die Bildklassifizierung mit nichtlinearen Kurven transformieren
Entdecke, wie begrenzte nichtlineare Kurven die Bildklassifizierungsmethoden verbessern.
Vijay Prakash S
2025-03-05T09:06:18+00:00 ― 9 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Neuinterpretation der Kategorisierung mit selbstentbiasierenden Kalibrierungen
Entdecke, wie Selbst-Debiasing-Kalibrierung die Kategorisierungserkennung im maschinellen Lernen verbessert.
Wenbin An,
Haonan Lin,
Jiahao Nie
2025-03-05T00:16:39+00:00 ― 8 min Lesedauer
Methodik
Aktives Lernen mit neuen Strategien verbessern
Neue Methoden im aktiven Lernen steigern die Effizienz von Modellen und gehen Unsicherheiten an.
Jake Thomas,
Jeremie Houssineau
2025-03-04T21:55:09+00:00 ― 6 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Multitasking-Finetuning in KI meistern
Lern, wie richtiges Gewichtung die KI-Leistung beim Multitasking verbessert.
Hugo Monzón Maldonado,
Thomas Möllenhoff,
Nico Daheim
2025-03-04T16:49:58+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Die Datenverarbeitung revolutionieren mit GG-SSMs
Graph-erzeugende Zustandsraum-Modelle verbessern, wie Maschinen aus komplexen Daten lernen.
Nikola Zubić,
Davide Scaramuzza
2025-03-04T09:01:48+00:00 ― 5 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Fairness in Data Science: Ein neuer Ansatz
Kausal konsistente Normalisierungsflüsse sorgen für faire Ergebnisse in der Datenmodellierung.
Qingyang Zhou,
Kangjie Lu,
Meng Xu
2025-03-04T05:01:03+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Das Gleichgewicht zwischen Lernmodellen und Privatsphäre
Entdecke, wie Lernmodelle versuchen, den Datenschutz im digitalen Zeitalter zu verbessern.
Maryam Aliakbarpour,
Konstantina Bairaktari,
Adam Smith
2025-03-04T00:12:09+00:00 ― 9 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Krony-PT: Die Zukunft der Kompression von Sprachmodellen
Krony-PT verkleinert Sprachmodelle, bleibt dabei aber leistungsstark für breiteren Zugang.
M. Ayoub Ben Ayad,
Jelena Mitrovic,
Michael Granitzer
2025-03-03T22:35:51+00:00 ― 6 min Lesedauer
Bioinformatik
Revolutionierung der Zeitreihenanalyse in der Biologie
Ein neues Tool optimiert Zeitreihenstudien für bessere biologische Erkenntnisse.
Michel Hijazin,
Pumeng Shi,
Jingtao Wang
2025-03-03T22:31:45+00:00 ― 8 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
EDformer: Ein echter Game Changer beim Forecasting
EDformer verbessert die Zeitreihenprognose mit überlegener Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit.
Sanjay Chakraborty,
Ibrahim Delibasoglu,
Fredrik Heintz
2025-03-03T15:22:30+00:00 ― 6 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Apollo-Vorhersage: Die Zukunft der Zeitreihenvorhersage
Die Zeitreihenprognose mit fortschrittlicher Technologie und besserer Genauigkeit revolutionieren.
Tianyi Yin,
Jingwei Wang,
Yunlong Ma
2025-03-03T14:34:21+00:00 ― 6 min Lesedauer
Signalverarbeitung
Verstehen der Batterielebensdauer: Die Wissenschaft hinter der Entwertung
Lern, wie sich die Akkugesundheit auf die Leistung und Sicherheit auswirkt.
Yuanhao Cheng,
Hanyu Bai,
Yichen Liang
2025-03-03T02:53:42+00:00 ― 6 min Lesedauer
Gesundheitsinformatik
Gesundheitswesen mit NLP in der Chirurgie verwandeln
NLP verbessert die Patientenversorgung in der Gefässchirurgie, indem es die Datenverarbeitung vereinfacht.
Daniel Thompson,
Reza Mofidi
2025-03-03T00:03:15+00:00 ― 7 min Lesedauer
Datenstrukturen und Algorithmen
Kleine Entscheidungsbäume: Grosse Wirkung
Erfahre, wie kleine Entscheidungsbäume die Datenklassifizierung und Entscheidungsfindung verbessern.
Luca Pascal Staus,
Christian Komusiewicz,
Frank Sommer
2025-03-02T21:43:12+00:00 ― 7 min Lesedauer
Informationsbeschaffung
Dense Retrieval-Modelle mit Experten aufpeppen
Erfahre, wie Mixture-of-Experts die Abrufmodelle für bessere Leistung verbessert.
Effrosyni Sokli,
Pranav Kasela,
Georgios Peikos
2025-03-02T09:40:57+00:00 ― 5 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
Bangla Frage-Antwort-Systeme: Fortschritte und Herausforderungen
Ein Überblick über Bangla QA-Systeme und ihre Entwicklungsreise.
Md Iftekhar Islam Tashik,
Abdullah Khondoker,
Enam Ahmed Taufik
2025-03-02T04:52:03+00:00 ― 8 min Lesedauer
Statistik-Theorie
Vorhersagen mit Hilfsvariablen verbessern
Entdecke, wie Hilfsvariablen die Genauigkeit von Vorhersagen in verschiedenen Bereichen verbessern.
Eric Xia,
Martin J. Wainwright
2025-03-02T03:47:46+00:00 ― 5 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
SGD-SaI: Eine neue Ära in der Optimierung
Entdecke die Vorteile von SGD-SaI im maschinellen Lernen Training.
Minghao Xu,
Lichuan Xiang,
Xu Cai
2025-03-01T22:26:51+00:00 ― 8 min Lesedauer
Logik in der Informatik
Die Rolle von Prädiktoren in der Technologie
Lern, wie Prädiktoren die Zuverlässigkeit moderner adaptiver Systeme verbessern.
Christel Baier,
Sascha Klüppelholz,
Jakob Piribauer
2025-03-01T18:26:06+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Kausale Zusammenhänge mit Flussmodellen entschlüsseln
Lern, wie Flussmodelle das Verständnis von Ursache und Wirkung verbessern.
Minh Khoa Le,
Kien Do,
Truyen Tran
2025-03-01T12:32:13+00:00 ― 7 min Lesedauer
Fluiddynamik
Die Wissenschaft hinter dem Wellenbrechen
Entdecke, wie Forscher maschinelles Lernen nutzen, um die Dynamik von Wellenbrechern zu verstehen.
Tianning Tang,
Yuntian Chen,
Rui Cao
2025-03-01T10:10:04+00:00 ― 7 min Lesedauer
Statistik-Theorie
Entschlüsselung der Gemeinschaftserkennung: Eine neue Methode
Ein frischer Blick auf die Community-Erkennung mit semi-supervised Methoden in Netzwerken.
Nicolas Fraiman,
Michael Nisenzon
2025-03-01T07:27:02+00:00 ― 6 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Die Datenlücke mit TDSS schliessen
Eine neue Methode verbessert die Datenanpassung zwischen verschiedenen Quellen.
Wei Chen,
Guo Ye,
Yakun Wang
2025-03-01T01:34:57+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Navigieren durch die prädiktive Vielfältigkeit in KI-Modellen
Lern, wie Datenvorverarbeitung die Vorhersagen im Machine Learning beeinflusst.
Mustafa Cavus,
Przemyslaw Biecek
2025-02-28T21:16:40+00:00 ― 8 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Die Herausforderung von rauschenetiketten im Deep Learning meistern
Dieser Bericht beschäftigt sich mit den Auswirkungen von verrauschten Labels auf Machine Learning Modelle.
Wenxiao Fan,
Kan Li
2025-02-28T20:46:03+00:00 ― 6 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
Verbesserung grosser Sprachmodelle: Ein neues Framework
Ein neuer Ansatz, um das Befolgen von Anweisungen in Sprachmodellen zu verbessern.
Jiale Cheng,
Xiao Liu,
Cunxiang Wang
2025-02-28T18:21:36+00:00 ― 6 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
Der Aufstieg des unüberwachten Abhängigkeitsparsing
Ein Blick darauf, wie unüberwachtes Abhängigkeitsparsing die Sprachverarbeitung verändert.
Behzad Shayegh,
Hobie H. -B. Lee,
Xiaodan Zhu
2025-02-28T11:08:15+00:00 ― 6 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
Symmetrien im maschinellen Lernen verstehen
Lerne, wie Symmetrien die Modelle im maschinellen Lernen verbessern können, um Objekte zu erkennen.
Andrea Perin,
Stephane Deny
2025-02-28T08:43:48+00:00 ― 7 min Lesedauer
Rechnen und Sprache
DART: Die Zukunft der KI-Textdetektion
Neues Framework DART verbessert die Erkennung von KI-generierten Texten in realen Szenarien.
Hyeonchu Park,
Byungjun Kim,
Bugeun Kim
2025-02-28T07:55:39+00:00 ― 6 min Lesedauer
Computer Vision und Mustererkennung
Skip Tuning: Ein Game Changer für Vision-Language-Modelle
Entdecke, wie Skip-Tuning die Effizienz von Vision-Language-Modellen verbessert.
Shihan Wu,
Ji Zhang,
Pengpeng Zeng
2025-02-28T07:07:30+00:00 ― 7 min Lesedauer
Maschinelles Lernen
KI mit unseren Werten in Einklang bringen: Die Herausforderung des Reward Hackings
Entdecke, wie KI mit menschlichen Absichten in Einklang gebracht werden kann, ohne unerwünschte Folgen.
Paria Rashidinejad,
Yuandong Tian
2025-02-28T06:01:07+00:00 ― 5 min Lesedauer