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Un nuevo método mejora el rendimiento del modelo al seleccionar errores informativos para etiquetar.

Un nuevo método acelera el etiquetado de datos y el entrenamiento de modelos.

Un método de dos pasos mejora la precisión en el reconocimiento de expresiones faciales.

Un nuevo método reduce el esfuerzo de etiquetado en la clasificación de videos usando técnicas de aprendizaje activo.

Nuevas técnicas hacen que adquirir restricciones sea más fácil y eficiente.

Utilizar el diseño experimental bayesiano mejora la comprensión de dispositivos cuánticos complejos.

BatchGFN mejora el aprendizaje activo por lotes al seleccionar de manera eficiente los puntos de datos útiles.

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Los investigadores quieren enseñar a las máquinas a clasificar palabras mentales y físicas.

Un nuevo método mejora el proceso de etiquetado en imágenes médicas.

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Un método que mejora el aprendizaje automático para imágenes médicas con menos datos.

Dos métodos buscan mejorar el etiquetado de datos para obtener mejores resultados de clasificación.

Peanut agiliza la etiquetado de datos audio-visuales, mejorando la velocidad y precisión.

El aprendizaje activo mejora la eficiencia del entrenamiento de datos mediante la selección estratégica de muestras.

Explora los beneficios de combinar técnicas de aprendizaje semi-supervisado y activo.

Nuevos métodos mejoran el reconocimiento de herramientas en videos quirúrgicos para obtener mejores resultados.

Un marco para comparar métodos de aprendizaje activo para mejorar la eficiencia en el etiquetado de datos.

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Un nuevo método mejora el aprendizaje multitarea al medir la incertidumbre de manera efectiva.

Nuevos métodos mejoran el análisis de datos de ensayos clínicos a través de técnicas de aprendizaje activo.

Un método para ayudar a los modelos a predecir clases no vistas sin necesidad de un reentrenamiento extenso.

BREATHE ofrece un nuevo método para la optimización de diseño eficiente en diferentes campos.

Combinar autoentrenamiento y aprendizaje activo mejora la eficiencia en el análisis de imágenes médicas.

Este artículo revisa el papel del aprendizaje activo en el análisis de sensibilidad global para mejorar la recolección de datos.

Un nuevo método mejora la selección de muestras en la segmentación semántica.

Un nuevo enfoque mejora la seguridad de los sistemas de IA complejos.

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Usando Aprendizaje Activo y destilación en línea para mejorar el entrenamiento de modelos en HPE.

Los tutores de IA ayudan a mejorar el rendimiento de los estudiantes a través del aprendizaje personalizado.

Técnicas innovadoras mejoran la eficiencia en los procesos de diseño de ingeniería aeroespacial.

Examinando métodos de aprendizaje activo para mejorar el entrenamiento del clasificador PLM bajo restricciones de presupuesto.

Un nuevo método reduce el esfuerzo de creación de bocetos en tareas de recuperación de imágenes.

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