Silvia Chiappa

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

Approche innovante pour créer des fonctions d'acquisition efficaces pour l'optimisation bayésienne.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension de la cause et de l'effet par l'IA.