Ismail Ben Ayed

Un nuevo método mejora la precisión de las predicciones y la calibración en el aprendizaje semi-supervisado.

Este artículo habla sobre el papel del aprendizaje con pocos ejemplos en acelerar el descubrimiento de medicamentos.

LP++ mejora la adaptación de modelos de visión-lenguaje, especialmente en escenarios de aprendizaje con pocos ejemplos.

Un método que mejora las tareas de segmentación con mínimos requisitos de entrenamiento.

Un nuevo método mejora los modelos de visión-lenguaje sin necesidad de entrenamientos complicados.

TransCLIP mejora las predicciones al integrar datos visuales y textuales en los Modelos de Visión-Lenguaje.

Presentando un nuevo método para una mejor generalización de dominio en el aprendizaje automático.

Este artículo trata sobre problemas de descalibración en modelos de visión-lenguaje y ofrece soluciones.

Nuevo método mejora la precisión en la clasificación de escenas de teledetección usando relaciones contextuales.

Un nuevo método mejora la clasificación de tejidos cancerosos usando modelos de visión-lenguaje.

Mejorando la precisión de los robots en reconocer nuevas imágenes con técnicas de palabras ingeniosas.

Infórmate sobre los modelos de base y cómo la predicción conformal asegura resultados fiables.

Explora cómo el aprendizaje con pocos ejemplos y el desenrollado optimizan la adaptabilidad de la IA con datos mínimos.