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Les études montrent que les données médicamenteuses aident à améliorer la précision du codage ICD.

Cette étude explore des méthodes pour améliorer la performance des classificateurs sur des ensembles de données déséquilibrés.

Stratégies pour améliorer la performance du modèle malgré une distribution de données inégale.

Cette étude se concentre sur l'amélioration des méthodes d'apprentissage continu dans les tâches sémantiques en 3D.

Utiliser le clustering k-means pour optimiser les données audio pour un meilleur entraînement des modèles.

BuffGraph améliore la classification pour les classes moins courantes dans les données de graphes déséquilibrées.

Une nouvelle approche améliore la reconnaissance pour les classes sous-représentées en vision par ordinateur.

Une nouvelle approche réduit le biais dans les modèles de machine learning avec déséquilibre de classes.

Un outil flexible conçu pour différentes situations d'étiquetage de données.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets rares à l'aide de données vidéo.

Une méthode pour améliorer l'extraction de mélodies à travers différents styles de musique avec un minimum d'efforts humains.

Une nouvelle approche pour améliorer la détection d'objets en s'attaquant au déséquilibre des classes.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse d'image en pathologie numérique.

Une nouvelle méthode améliore la répétition de mémoire pour l'apprentissage des graphes tout en garantissant la confidentialité.

Un nouveau modèle améliore la détection de la position à travers les langues sans exemples étiquetés.

Un aperçu du under-bagging comme solution pour les données déséquilibrées en apprentissage automatique.

AutoLINC automatise la conception de la fonction de perte pour mieux gérer le déséquilibre des classes dans l'apprentissage automatique.

Un nouveau jeu de données se concentre sur les systèmes de transmission électrique ruraux.

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

Cette étude examine les méthodes de regroupement d'images sur de grands ensembles de données, mettant en évidence les variations de performance.

Un aperçu des techniques SVM pour gérer le déséquilibre de classes en apprentissage automatique.

Une méthode pour améliorer la détection d'intrusions dans le réseau en s'attaquant au déséquilibre des classes.

IGL-Bench offre des outils essentiels pour mieux analyser les graphes déséquilibrés.

Cet article examine comment les biais se développent pendant l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la performance du modèle dans la reconnaissance des classes sous-représentées.

Améliorer la détection d'objets dans les images microscopiques avec moins d'échantillons étiquetés.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des espèces de plantes à partir d'images.

Une nouvelle méthode améliore la classification malgré des étiquettes bruyantes et des ensembles de données déséquilibrés.

Une nouvelle approche pour améliorer la détection d'intrusions en utilisant le machine learning.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles dans des situations de déséquilibre des classes.

Un aperçu de comment les retours des utilisateurs influencent la performance de l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour détecter les pannes dans les modèles de classification d'images.

Une nouvelle méthode améliore la détection de l'émotion de 'Liking' à partir des données EEG.

Un modèle conçu pour améliorer la classification des images médicales avec peu de données.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation sémantique en s'attaquant au déséquilibre des classes dans les données 3D.

Traiter le déséquilibre de classe dans le clustering avec des techniques innovantes.

Cette étude compare BERT et Bi-LSTM pour classifier les dossiers de santé électroniques.

Les méthodes automatisées améliorent l'analyse et le diagnostic des images de la colonne lombaire.

Cette étude examine comment les données synthétiques peuvent résoudre les déséquilibres de classe et de groupe.

Utiliser l'imagerie satellite et l'apprentissage automatique pour une classification des terres précise.