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De nouveaux algorithmes améliorent l'efficacité de l'apprentissage actif avec des réseaux de neurones.

Cet article présente une nouvelle stratégie pour améliorer les tâches de régression grâce à l'apprentissage actif.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans la simulation d'interactions moléculaires complexes.

De nouvelles techniques améliorent notre compréhension du comportement des dislocations dans les matériaux.

Un nouveau cadre améliore la génération de données pour une analyse précise des performances des workflows.

Une méthode pour modéliser et contrôler efficacement des systèmes non linéaires en utilisant des techniques d'apprentissage actif.

Découvre comment le machine learning fait avancer la biologie synthétique avec des méthodes innovantes.

Une méthode d'apprentissage actif en deux étapes améliore la précision de la reconnaissance vocale avec moins de données.

Cet article parle du marquage salutaire, une méthode pour réduire l'intervention humaine dans le machine learning.

Cette étude explore des méthodes avancées pour un étiquetage de données efficace en utilisant des techniques de réseaux de neurones.

La recherche se concentre sur la découverte de matériaux optiques innovants en utilisant l'apprentissage automatique et d'énormes bases de données.

Un aperçu d'un cours en ligne qui implique des étudiants dans la recherche en astronomie.

RoboGolf aide les robots à apprendre et à s'adapter dans le jeu du minigolf.

Une nouvelle méthode combine humain et IA pour une classification de texte efficace.

L'apprentissage actif quantique améliore l'entraînement du modèle en étiquetant sélectivement les données.

Les données synthétiques améliorent la précision de la détection d'opinion dans les discussions en ligne.

Une exploration de l'apprentissage actif dans l'éducation en astronomie en ligne.

Créer des systèmes efficaces pour reconnaître les activités dans les maisons intelligentes en s'adaptant aux besoins des habitants.

Explorer le rôle de l'apprentissage actif dans la découverte de médicaments grâce au docking moléculaire.

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

Une méthode pour améliorer la collecte de données pour les systèmes qui évoluent avec le temps.

Un outil de référence fait progresser les stratégies d'apprentissage actif en apprentissage automatique.

Une méthode flexible améliore l'apprentissage du modèle en ajustant la sélection des échantillons en fonction des performances.

Optimiser le marquage de données avec des approches d'apprentissage actif dans les tâches de reconnaissance d'entités.

L'apprentissage actif améliore la classification des étoiles en optimisant les processus d'étiquetage des données.

Une nouvelle approche améliore la compression des ensembles de données et l'efficacité de l'entraînement des modèles.

Explorer des méthodes efficaces pour l'analyse de brevets en utilisant l'automatisation.

Une étude sur l'utilisation de l'apprentissage actif pour améliorer les modèles DNN pour les équations de diffusion.

Une nouvelle méthode améliore la collecte de feedback pour les modèles de langue, ce qui fait gagner du temps et de l'argent.

Une nouvelle approche améliore les réseaux de neurones graphiques en utilisant de grands modèles de langage.

Des recherches montrent que l'apprentissage actif améliore la capacité de l'IA à détecter les maladies oculaires dans les images OCTA.

La recherche réduit le besoin de labellisation humaine dans l'apprentissage par renforcement en utilisant des modèles de goulet d'étranglement conceptuel.

Des techniques de modélisation efficaces améliorent les processus de conception en ingénierie et réduisent les coûts.

Examiner comment l'apprentissage actif peut améliorer la compréhension des préférences morales.

CDALBench propose un terrain d'essai fiable pour différentes méthodes d'apprentissage actif.

Une nouvelle méthode améliore la sélection d'exemples pour un meilleur apprentissage du modèle.

Un nouveau cadre améliore la détection des sons par machine en utilisant des techniques d'apprentissage actif.

Cet article parle de l'augmentation de données contrefactuelles en apprentissage actif pour améliorer les performances des modèles.

CLIPNAL améliore l'apprentissage actif en réduisant les coûts et en améliorant la sélection des échantillons.

Découvrez comment l'apprentissage actif optimise les expériences en recherche biologique.