Informatique - Apprentissage automatique

L'ENSO impacte les modèles météo partout dans le monde, montrant sa nature diversifiée et ses liens avec le changement climatique.

Une étude sur comment le prefixLM surpasse le causalLM en apprenant à partir du contexte.

Un aperçu du rôle de l'apprentissage automatique dans la lutte contre les cybermenaces.

Ce cadre aide les développeurs à trouver et corriger les bugs dans les modèles d'apprentissage machine de manière efficace.

Examiner les défis pour mesurer l'interprétabilité des modèles NLP en utilisant des métriques de fidélité.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions pour les demandes d'assurance et les coûts.

Améliorer les pipelines de données peut booster la performance des systèmes de recommandation en deep learning.

La stratégie CDR améliore les recommandations en filtrant les imputations de données nuisibles.

Cette étude examine comment les métriques d'évaluation hors ligne prédisent le succès en ligne pour les systèmes de recommandation.

Explorer comment l'élagage et les quaternions améliorent les performances des réseaux de neurones.

HAMDPO améliore l'apprentissage multi-agent pour des environnements et des tâches variés.

Une approche probabiliste améliore la classification des données de séries temporelles avec des valeurs manquantes.

Une nouvelle méthode pour adapter des modèles aux données de séries temporelles sans accès à la source.

Examinons comment les retours humains influencent les systèmes de récompense dans la prise de décision.

Cette étude montre les avantages du SGD en termes de robustesse par rapport aux méthodes d'entraînement adaptatif.

SimMatchV2 améliore la précision de la classification d'images en utilisant moins d'exemples étiquetés.

Cet article parle des méthodes pour améliorer la complétion des graphes de connaissances en utilisant des GNN et des approches basées sur des règles.

Des recherches montrent que c'est prometteur de prédire l'âge avec des scans IRM du corps entier.

De nouvelles défenses visent à protéger les modèles d'apprentissage automatique contre les attaques de données nuisibles.

Un nouvel algorithme améliore la sélection de modèles dans des environnements incertains.

De nouvelles techniques en IA améliorent la qualité des images synthétiques et l'efficacité de leur génération.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement et la stabilité des Réseaux Antagonistes Génératifs.

Ce document parle des Réseaux de Flux Bayésiens et de leur efficacité dans la génération de données.

Des chercheurs améliorent l'analyse EEG en utilisant des modèles basés sur des concepts pour avoir de meilleures infos sur l'activité cérébrale.

S2PGNN améliore l'adaptation des GNN aux données étiquetées.

Une nouvelle méthode réduit les étapes dans la génération de texte en image pour des résultats plus rapides.

La recherche utilise les données des smartphones pour analyser les habitudes de déplacement quotidiennes.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance vocale en utilisant seulement des données audio brutes.

Ada-QPacknet combine le pruning adaptatif et la quantification pour un apprentissage continu efficace.

Cette étude examine de nouvelles méthodes pour simplifier le texte espagnol afin de mieux comprendre.

FeatGeNN innove la génération de caractéristiques, améliorant la performance des modèles d'apprentissage machine.

Explorer les grands modèles de langage comme outils pour détecter les data races en programmation.

De nouvelles techniques améliorent la fiabilité des outils d'imagerie médicale face aux altérations de données nuisibles.

Un aperçu des machines de récompense oméga-régulières pour améliorer l'apprentissage des IA.

Une approche innovante utilise des images synthétiques pour améliorer la détection des tumeurs cérébrales.

Des recherches montrent comment les retards ralentissent les algos dans les tâches d'optimisation min-max.

Une nouvelle méthode pour détecter des défauts dans les matériaux composites en utilisant l'apprentissage non supervisé.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité de la reconnaissance faciale pour les visages connus et inconnus.

MEB s'attaque aux contextes bruyants dans la prise de décision pour de meilleures récompenses.

Une nouvelle méthode personnalise les prédictions des véhicules pour améliorer la sécurité et l'assistance au conducteur.