Ameya Prabhu

Un nuevo método para mejorar modelos de aprendizaje automático afectados por datos deficientes.

Un método para la evaluación continua de modelos en aprendizaje automático para prevenir el sobreajuste.

Este artículo explora cómo los datos de entrenamiento afectan el rendimiento del modelo en sistemas multimodales.

Examinando las interacciones entre los dínamos a pequeña y gran escala en las estrellas.

Nuevas herramientas buscan mejorar la precisión en la atribución de citas científicas.

Un nuevo método para detectar y arreglar la contaminación de datos en modelos de aprendizaje automático.

Revolucionando la forma en que evaluamos el rendimiento de los modelos de IA con flexibilidad y justicia.