Informatique - Apprentissage automatique

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les machines évaluent les relations spatiales dans les images.

L'apprentissage automatique aide à prédire les conditions de l'eau dans des zones sans stations de surveillance.

Cet article examine comment le hasard influence les résultats de formation dans les modèles d'apprentissage automatique.

Des recherches montrent comment l'IA peut améliorer les outils de communication pour ceux qui ont des besoins complexes.

De nouvelles méthodes améliorent la collecte de données dans les zones reculées pour les applications de réalité virtuelle.

Apprends comment le clustering aide à organiser efficacement de grosses données textuelles.

Optimiser le choix des caractéristiques dans les enquêtes cliniques grâce à l'analyse de similarité textuelle.

Une nouvelle approche qui combine ICL et génération de code pour de meilleures prévisions.

FlowArtist combine position et vitesse pour des insights de données améliorés.

Apprends comment l'estimation du rapport de densité aide à comparer les groupes de données efficacement.

Cette étude présente une méthode pour améliorer les performances des modèles sur des jeux de données déséquilibrés.

Une nouvelle approche permet de former des réseaux de neurones de manière efficace sur des petits appareils sans propagation arrière.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer le diagnostic du cancer de la gorge grâce à l'analyse de la parole.

CTP combine la prédiction et l'analyse causale pour de meilleures insights sur les traitements.

Une étude sur l'évolution des classements en fonction des performances au fil du temps.

Un nouveau modèle accélère la conception d'aile en utilisant l'apprentissage automatique.

Des chercheurs combinent l'apprentissage automatique avec la dynamique des fluides pour améliorer la modélisation de la turbulence.

Des chercheurs utilisent l'IA pour améliorer les prédictions en dynamique des fluides complexe.

L'apprentissage biqualité gère super bien la supervision faible et les changements de dataset en machine learning.

Le dataset VALERIE22 aide à développer une conduite autonome sûre grâce à des images de villes synthétiques.

De nouvelles interventions cherchent à réduire les biais dans les GNN tout en maintenant la précision des prédictions.

Cette étude remet en question les idées reçues sur les tâches de classification de nœuds utilisant des structures de graphes.

Une nouvelle méthode renforce la confiance dans les prédictions des modèles face à des données modifiées.

Améliorer l'apprentissage continu grâce à l'adaptation des enseignants et la distillation des connaissances.

Une nouvelle méthode améliore la détection des lésions prostatiques en utilisant des métadonnées provenant des rapports de plusieurs médecins.

UGT combine des infos graphiques locales et globales pour une meilleure analyse des données.

Présentation de Knowledge Bridge Learning pour améliorer le transfert de connaissances en deep learning.

Polyffusion utilise des techniques visuelles pour générer et contrôler la musique de manière efficace.

Cet article présente une nouvelle approche pour gérer les données bruyantes dans la programmation logique inductive.

Cet article parle de comment l'IA explicable aide à diagnostiquer l'arthrose du genou.

S'attaquer aux problèmes de données du monde réel avec de nouvelles méthodes d'apprentissage.

Des chercheurs montrent comment les malwares peuvent tromper les antivirus avec des attaques astucieuses.

Une nouvelle méthode améliore l'alignement des images en diagnostic médical.

Un nouveau cadre combine l'apprentissage par renforcement et l'optimisation pour améliorer la planification des tâches.

Cet article examine des moyens d'améliorer la quantification dans les modèles d'apprentissage profond en utilisant TVM.

L'agent ExpeL apprend de ses expériences pour améliorer ses performances dans différentes tâches.

Une nouvelle méthode renforce la robustesse des CNNs à mélange d'experts face aux entrées adversariales.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les nœuds dans les graphes sont représentés.

CASS combine des techniques d'IA pour améliorer l'analyse de la santé avec des données limitées.

Une nouvelle méthode pour calculer les valeurs de Shapley dans les classificateurs bayésiens naïfs améliore l'interprétabilité des modèles.