Derniers articles pour Estimation de l'incertitude

Les nouvelles règles se concentrent sur la transparence et la gestion de l'incertitude dans la technologie de l'IA.

SUMO améliore la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement hors ligne en améliorant l'estimation de l'incertitude.

MedSAM-U améliore la précision de segmentation grâce à une adaptation de prompt guidée par l'incertitude.

Une nouvelle méthode s'attaque au problème de détecter les inexactitudes dans les textes générés par l'IA.

Cette recherche améliore la fiabilité des prévisions dans les GNN grâce à une quantification intégrée de l'incertitude.

LSSDM propose une solution efficace pour combler les lacunes dans les données de séries temporelles multivariées.

Une nouvelle approche améliore la façon dont l'IA évalue l'incertitude dans ses prévisions.

Apprends comment les modèles de machine learning peuvent s'améliorer face à de nouvelles données qu'ils n'ont jamais vues.

Explorer le réglage efficace des paramètres pour l'exactitude et l'incertitude dans l'estimation de profondeur.

VL-L'incertitude améliore la détection des réponses incorrectes des modèles numériques.

Évaluer à quel point les LLM répondent bien aux questions de physique et leurs niveaux de certitude.

Un cadre améliore l'estimation de l'incertitude en imagerie médicale pour de meilleurs diagnostics.

Une nouvelle méthode utilise des images satellites pour évaluer la pauvreté infantile de manière plus précise.

Découvre comment la technologie transforme les processus d'évaluation de la qualité d'image.

ZEUS améliore le raisonnement dans les modèles de langage avec moins d'interaction humaine.

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation de l'incertitude dans les réseaux de neurones à pics.

FMGP améliore les prédictions DNN en estimant l'incertitude, super important pour les applications critiques.

Un nouveau cadre améliore l'analyse d'images médicales en utilisant des données étiquetées et non étiquetées.

Découvre comment l'incertitude améliore la super-résolution en vision par ordinateur pour des images plus nettes.