Informatique - Apprentissage automatique

Une nouvelle méthode améliore les systèmes de reconnaissance faciale pour plus de sécurité et de précision.

Les modèles d'IA améliorent les prévisions d'inondations, au profit des zones avec un accès limité aux données.

Les SDEs graphiques améliorent la précision des modèles en intégrant du hasard dans l'analyse des données.

De nouvelles méthodes visent à améliorer les prévisions d'inondation et la sécurité des communautés.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et les performances dans l'entraînement des modèles de langage.

Une nouvelle méthode combine des récompenses basées sur le langage avec des approches traditionnelles en RL.

DiffCSP améliore l'efficacité de la prédiction des structures cristallines en utilisant des modèles génératifs.

RoseNNa simplifie l'utilisation des réseaux de neurones dans les simulations de dynamique des fluides computationnelle.

Un aperçu des défis pour évaluer les impacts des traitements dans des systèmes interconnectés.

Cet article parle d'améliorer les systèmes de recommandation en utilisant les retours négatifs des utilisateurs.

Une nouvelle méthode améliore la précision du suivi des cellules vivantes grâce à l'analyse vidéo.

Découvre le potentiel et les défis des modèles de diffusion en traitement du langage.

De nouvelles stratégies améliorent la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement hors ligne.

Une nouvelle méthode améliore la qualité des images de empreintes digitales pour une meilleure authentification biométrique.

Stratégies pour améliorer la classification d'image en minimisant l'influence du fond.

Un nouveau cadre simplifie la conception des accélé rateurs de machine learning pour une meilleure performance.

Découvrez comment la sparsité améliore l'efficacité des modèles d'apprentissage multitâche.

De nouvelles fonctionnalités améliorent la façon dont les VÀs apprennent les styles de conduite pour des interactions plus sûres.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité du mouvement et de la communication des drones.

SPROUT améliore la sécurité en détectant les erreurs de classification dans les classificateurs d'apprentissage automatique.

L'apprentissage robuste garantit que les modèles d'apprentissage automatique restent fiables malgré la manipulation des données.

Une approche révolutionnaire pour entraîner des réseaux de neurones sans gradients.

L'apprentissage automatique transforme les stratégies de trading dans les matières premières, créant de nouvelles opportunités pour les investisseurs.

Une nouvelle méthode minimise les biais tout en préservant la vie privée dans l'apprentissage automatique.

Explore le feedback de bandit et ses implications pour les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode vise à aider les modèles à apprendre de nouvelles tâches sans oublier les anciennes.

Des chercheurs améliorent les méthodes pour trouver des contre-exemples de nombres de Ramsey en utilisant de nouveaux algorithmes.

CSVTO améliore l'optimisation des trajectoires en robotique pour un mouvement plus sûr et plus efficace.

Un modèle prédit le mouvement de corps rigides à partir d'images, en s'attaquant aux défis de la distribution de la masse.

Les techniques d'apprentissage machine améliorent l'analyse des données en cristallographie aux femtosecondes en série.

MatchXML améliore l'efficacité de la classification de texte en gérant des millions d'étiquettes.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions pour les systèmes chaotiques.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité dans l'apprentissage en ligne et la prise de décision.

Une méthode sans modèle pour la prise de décision dans des environnements incertains en utilisant des techniques bayésiennes.

Une nouvelle approche améliore les représentations de données en apprentissage machine grâce à des méthodes topologiques.

Un nouveau programme simplifie le comportement réaliste des tissus dans l'art numérique et le design.

Explorer les défis et les solutions pour mettre en place l'apprentissage fédéré dans les dispositifs IoT.

Des recherches montrent comment les modèles d'apprentissage automatique peuvent améliorer la précision dans différents groupes de patients.

Explore les facteurs qui influencent le succès des projets de data science et comment améliorer les résultats.

Combiner l'analyse de survie avec l'apprentissage contrastif pour améliorer les prédictions des résultats pour les patients.