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Apprendre aux robots à faire des trucs par des démonstrations simples montre un super potentiel d’adaptation.

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

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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage par renforcement basé sur des modèles avec un contrôle adaptatif pour une meilleure prise de décision.

Cet article présente une nouvelle méthode pour prédire le risque de diabète en utilisant des données d'enquête.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage machine avec la modélisation bayésienne pour des prévisions plus précises.

Un nouveau cadre pour évaluer la performance des modèles prédictifs face aux incertitudes.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la capacité des réseaux de neurones à évaluer l'incertitude.

Découvre NEON, une méthode qui améliore la quantification de l'incertitude en apprentissage automatique.

Une étude révèle des problèmes de confiance excessive dans les modèles de langage et de vision IA.

Comprendre l'incertitude aide les robots à fonctionner efficacement dans des environnements imprévisibles.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'estimation de l'incertitude dans les modèles d'IA pour les appareils edge.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des prédictions et la mesure de l'incertitude dans l'analyse des données.

Examiner l'impact de l'hypothèse d'indépendance sur le raisonnement machine et l'incertitude.

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QComp améliore la précision de la complétion des données dans la découverte de médicaments, aidant à faire avancer la recherche plus rapidement.

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Analyser les erreurs d'arrondi peut améliorer la précision des calculs à faible précision.

ClimODE mélange l'apprentissage automatique et la physique pour de meilleures prévisions météo.

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LoRA-Ensemble combine des modèles pour de meilleures prédictions et une gestion de l'incertitude.

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Explore comment l'incertitude influence le comportement des systèmes dynamiques au fil du temps.

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