Isabela Albuquerque

Cette étude propose des méthodes améliorées pour évaluer les modèles de texte à image.

Cette étude révèle les limites des modèles de texte à image pour gérer les chiffres.

L'équilibrage des données est crucial pour l'équité et la précision des modèles d'apprentissage automatique.

Évaluer les biais dans l'apprentissage automatique peut conduire à des résultats plus équitables pour tous.

Découvre les dernières avancées des modèles de texte à image et leur impact.