Ghassan AlRegib

Cet article parle de TULIP, une méthode pour mieux estimer l'incertitude en machine learning.

Une plongée profonde sur comment l'incertitude affecte les prédictions des réseaux de neurones.

ATLAS améliore la sélection des données sismiques en utilisant l'apprentissage actif et des décalages de représentation.

Cette étude compare les techniques traditionnelles et modernes pour enlever le bruit d'image.

Des étudiants s'attaquent à la détection des maladies oculaires avec l'IA dans un cadre compétitif.

Le dataset CRACKS utilise des données crowdsourcées pour améliorer l'analyse des défauts.

Une nouvelle méthode aide les machines à apprendre de leurs erreurs de manière efficace.