Informatique - Apprentissage automatique

Cet article parle d'analyser les actions de traitement pour de meilleurs résultats pour les patients.

Explorer l'équilibre entre l'apport humain et les capacités d'apprentissage machine.

L'indexation améliorée fait gagner du temps pour retrouver des données grâce à des techniques d'apprentissage automatique.

Découvrez comment les groupes peuvent résoudre efficacement des problèmes complexes grâce à des méthodes de recherche compétitives.

Examinons la régression par caractéristiques aléatoires pour des prédictions plus précises et un suivi de l'incertitude.

Les scientifiques utilisent des modèles de diffusion pour améliorer la détection d'anomalies dans les expériences de physique des particules.

De nouvelles méthodes en apprentissage automatique améliorent les capacités de détection du bégaiement.

Un aperçu de comment la mécanique quantique améliore les techniques d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode pour améliorer la représentation des graphes et la précision de la classification.

Une nouvelle approche pour la classification de graphes utilisant des caractéristiques spectrales améliore la précision et simplifie l'analyse.

Cet article présente une méthode qui combine l'apprentissage automatique avec les retours humains pour un étiquetage d'images plus rapide.

Une nouvelle approche des algorithmes acteur-critique utilisant des réseaux de neurones à deux couches.

Une nouvelle méthode aide les robots à prédire les actions des autres pour une meilleure collaboration.

Les SMNN combinent la topologie et les réseaux de neurones pour un meilleur traitement des données et une explicabilité.

Présentation d'une nouvelle méthode pour estimer équitablement les effets des traitements dans divers domaines.

Un nouvel outil pour prédire les résultats à partir de données génomiques améliore la recherche génétique.

Une nouvelle méthode pour inciter les patients à agir pour un traitement efficace.

Examen du rôle de l'apprentissage auto-supervisé dans l'amélioration des modèles transformer pour les tâches de nuages de points.

SGFormer traite efficacement de grands graphes avec une seule couche d'attention.

Une nouvelle méthode renforce la confiance dans les estimations de modèles basées sur des simulations.

Découvrez TESGAN, un nouveau cadre pour une synthèse de texte plus unique.

Cet article parle des techniques pour atteindre précision et confidentialité dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche améliore les GNN en s'adaptant à divers ensembles de données sans avoir besoin de les réentraîner.

Un nouveau corpus pour traduire l'audio cantonais en texte anglais.

Une nouvelle méthode améliore la précision d'apprentissage avec des données passées limitées.

Utiliser le Deep Q-Learning pour apprendre aux voitures autonomes à garder leur voie et à éviter les collisions.

SeqBoat utilise l'activation modulaire sparse pour un traitement efficace des séquences.

Un coup d'œil sur le prompt-tuning et son impact sur l'attention dans les modèles de langage.

FANNS améliore la vitesse et l'efficacité des recherches vectorielles grâce à du matériel avancé.

Nouveau dataset montre la perf' de l'IA dans des tâches créatives avec des distractions.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des simulations climatiques grâce à l'IA neuro-symbolique.

Présentation de GradME : une approche innovante pour la reconstruction d'arbres en phylogénétique.

Une nouvelle approche pour analyser des relations complexes au fil du temps en utilisant des hypergraphes temporels.

Une plongée approfondie dans les méthodes de transport optimal et leurs applications.

Présentation de GMMD, un cadre pour améliorer l'équité dans les réseaux de neurones graphiques.

Cette étude souligne l'importance de choisir le modèle en fonction de la confiance dans les données d'entrée.

Découvrez le rôle de la tech dans l'amélioration de l'analyse des images médicales.

Cette méthode améliore l'apprentissage automatique en intégrant l'incertitude dans les prédictions.

Un aperçu de comment les propositions affectent les négociations et les résultats des coalitions.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage actif en s'attaquant efficacement au biais des petits échantillons.