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Explorando estrategias para mejorar el aprendizaje activo usando etiquetas ricas y incertidumbre.

Un nuevo enfoque reduce el etiquetado de datos mientras mejora la precisión en la clasificación de audio.

Presentamos un método de aprendizaje activo que combina incertidumbre y diversidad para mejorar la eficiencia del etiquetado.

Geal mejora la eficiencia de selección de datos en visión por computadora usando modelos de propósito general.

Una herramienta para modelar interacciones atómicas de manera eficiente en la ciencia de materiales.

Los métodos de aprendizaje automático mejoran la eficiencia en la identificación de nuevos candidatos a fármacos a partir de grandes bibliotecas de compuestos.

Un nuevo enfoque para analizar políticas de privacidad usando crowdsourcing y aprendizaje activo.

Un nuevo marco mejora la detección de anomalías en datos de grafos usando técnicas de aprendizaje activo.

Un nuevo enfoque mejora la estimación de confianza en los sistemas de ASR para más precisión.

MORPH adapta los sistemas de detección de malware a las amenazas en evolución con menos intervención manual.

Métodos innovadores de IA mejoran el análisis de teorías de campos escalares en física.

Un nuevo método para mejorar la detección de malware en Android usando aprendizaje activo.

Aprende cómo la métrica de menor desacuerdo mejora la eficiencia del aprendizaje activo.

Nuevo marco mejora la selección de datos y la limpieza de gráficos en entornos ruidosos.

Un nuevo método mejora la recolección de datos para una mejor alineación de modelos de lenguaje.

Este artículo habla sobre métodos para manejar datos ruidosos y así obtener mejores resultados en el aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora la eficiencia del aprendizaje activo en el aprendizaje automático.

Método innovador simplifica el entrenamiento de modelos para la clasificación de imágenes complejas.

Explorando cómo la IA puede mejorar el razonamiento matemático y el descubrimiento.

Este estudio explora cómo la conciencia topológica afecta el rendimiento y la equidad de las Redes Neuronales de Grafo.

Examinando los beneficios y las implicaciones de la colaboración entre humanos e IA en varios campos.

Nuevos métodos mejoran las simulaciones moleculares a través del aprendizaje activo y flujos de normalización.

Un nuevo método mejora las simulaciones moleculares al enfocarse en áreas de incertidumbre.

El aprendizaje activo reduce los costos de etiquetado mientras mejora el rendimiento del modelo.

La anotación de imágenes eficiente en el cuidado de la salud mejora los diagnósticos a través del aprendizaje profundo y el aprendizaje activo.

Una mirada a usar el aprendizaje activo para mejorar el rendimiento de modelos generativos.

Un método para mejorar la extracción de melodías en diferentes estilos musicales con mínimo esfuerzo humano.

El aprendizaje activo consciente del Convex Hull mejora de manera efectiva las evaluaciones de estabilidad de materiales.

Un nuevo método mejora los sistemas de Frenado de Emergencia Autónomo para una mejor seguridad.

Un nuevo método simplifica las revisiones de documentos utilizando el estimador de tamaño de población de Chao.

Estrategias efectivas para abordar la incertidumbre en las Redes Neuronales de Grafos mejoran la confiabilidad.

Usando métodos basados en datos para mejorar la eficiencia de las celdas solares de polímero.

Un nuevo método mejora el análisis de imágenes en patología digital.

Examinando el papel de los laboratorios virtuales en involucrar a los estudiantes en cursos de ciberseguridad.

Un nuevo método mejora el aprendizaje activo para conjuntos de datos desbalanceados.

Las técnicas de aprendizaje mejoran la navegación de robots autónomos y la recolección de datos.

Un nuevo enfoque para mejorar la selección de ejemplos y así obtener mejores resultados de los modelos de lenguaje.

Nuevas técnicas mejoran la velocidad para desarrollar aleaciones complejas en su composición.

Un nuevo marco mejora la eficiencia en la detección de objetos en video para sistemas de vigilancia.