Informatique - Apprentissage automatique

Application de techniques IA avancées au jeu classique Gomoku.

Analyser les données satellites pour améliorer le suivi et la gestion des incendies de forêt.

Cet article examine les hallucinations dans les modèles de langage IA et les recherches en cours.

Explorer la montée des modèles de langue décentralisés et leurs avantages par rapport aux systèmes centralisés.

LogGPT utilise ChatGPT pour l'analyse automatique des logs et la détection d'anomalies.

CMVF aide à améliorer les prévisions d'apprentissage pour les étudiants qui s'entraînent moins.

FEONet combine l'apprentissage profond et des méthodes numériques pour résoudre les PDE paramétriques de manière efficace.

Un nouveau modèle améliore les performances en utilisant des types de données variés dans les graphes de connaissance.

Un modèle d'apprentissage profond améliore les prévisions de la concentration de la glace de mer dans l'Arctique.

Une nouvelle méthode améliore les estimations pour la performance des systèmes de recommandation.

Une méthode qui utilise des rotations de tête trompe avec succès les systèmes de détection de deepfake.

Cet article parle de l'utilisation des LLMs pour automatiser l'apprentissage des ontologies à partir de texte non structuré.

Présentation de l'EOR pour améliorer l'équité dans les systèmes de classement entre différents groupes de candidats.

Une étude sur comment l'architecture influence la calibration des modèles dans les réseaux de neurones.

Un cadre pour l'adaptation efficace des modèles de langage multimodaux.

Une nouvelle méthode simplifie la création de fonctions de transfert en rendu volumique.

Des chercheurs étudient les signaux PPG pour un suivi facile du diabète.

Combiner le NLP et l'échantillonnage pour une gouvernance communautaire plus intelligente.

Drifter améliore la qualité des données pour les systèmes de recommandation grâce à une surveillance en temps réel et des alertes.

Le CFR pur améliore la prise de décision dans des jeux complexes avec des informations cachées.

Cette recherche dévoile un système pour entraîner efficacement des robots sur différentes tâches.

COVID-VR utilise des techniques d'imagerie avancées pour améliorer la classification des maladies pulmonaires.

FedSecure accélère l'analyse des données satellites tout en garantissant la confidentialité et la sécurité.

LoopTune optimise le code de machine learning avec du deep reinforcement learning pour de meilleures performances.

Une méthode pour ajuster la performance des DNN en temps réel pour plus d'efficacité.

Nouvelle approche qui combine simulation et données hors ligne pour de meilleurs tests de robots.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'apprentissage profond en utilisant le traitement analogique et des techniques dans le domaine de la fréquence.

Une nouvelle méthode promet une identification plus rapide des troubles de la parole comme l'aphasie.

Une nouvelle méthode combine des données réelles et simulées pour de meilleures prédictions de confort thermique.

Un nouvel algorithme d'apprentissage améliore la planification pour les réseaux mobiles.

Cet article parle de la correction des biais pour les couches softmax dans les modèles génératifs.

Un aperçu de l'utilisation des modèles pour construire des taxonomies efficacement.

Des chercheurs ont développé un modèle pour améliorer la réduction du bruit dans les tests d'eau.

Une nouvelle méthode améliore le mélange des données pour un meilleur entraînement des modèles.

Amélioration des diagnostics de radiographies thoraciques grâce à des algorithmes basés sur les retours.

Utiliser l'apprentissage actif et la distillation en ligne pour améliorer l'entraînement du modèle en HPE.

L'apprentissage automatique améliore les prévisions pour la croissance des fissures sur les voies ferrées et la sécurité.

Un aperçu de comment l'algorithme EM améliore l'apprentissage à partir de données regroupées.

OutRank améliore le classement des fonctionnalités pour de meilleures recommandations et des recherches de modèles plus rapides.

De nouvelles méthodes d'entraînement améliorent l'extraction de caractéristiques dans les autoencodeurs.