Informatique - Apprentissage automatique

OTSeg améliore la segmentation sémantique en utilisant plusieurs invites textuelles pour plus de précision.

Explore la modélisation de performance pour améliorer l'efficacité dans l'entraînement de machine learning sur plusieurs GPU.

Une nouvelle classe de PMD améliore l'apprentissage par renforcement grâce à la prise de décision multi-étapes.

DietCL combine efficacement des données étiquetées et non étiquetées pour un meilleur apprentissage.

Découvrez comment les chercheurs testent les connaissances des modèles de langage.

Une nouvelle approche pour améliorer la détection des valeurs aberrantes en utilisant des techniques avancées.

Un cadre pour améliorer la collaboration dans le secteur de la santé tout en garantissant la confidentialité des patients.

Une carte nationale des températures aide à l'exploration de l'énergie géothermique.

Une nouvelle méthode améliore les modèles d'apprentissage automatique pour les prédictions de structures atomiques.

PIPER améliore l'apprentissage par renforcement en utilisant des retours basés sur les préférences pour gérer les récompenses rares.

Un nouveau modèle améliore la prédiction de la vitesse de circulation grâce à une analyse causale et une adaptation des données.

Un nouvel algorithme améliore l'apprentissage en ligne en s'adaptant efficacement aux données entrantes.

Un nouveau cadre pour améliorer les recommandations sans données préalables.

Explorer des méthodes pour récupérer les paramètres du modèle à partir des scores de levier dans l'analyse de régression.

UPINN améliore notre capacité à modéliser et à prédire les effets des médicaments de chimiothérapie.

Améliorer DistilBERT pour mieux classer les méthodologies de recherche biomédicale.

EncodeNet améliore la précision des DNN sans augmenter la taille du modèle.

Une nouvelle approche de l'optimisation inverse qui intègre des données contextuelles pour de meilleures prédictions.

Un aperçu de comment différentes réseaux de neurones apprennent des images.

Une nouvelle méthode garantit la validité des explications contrefactuelles malgré les changements de modèle.

TF2AIF simplifie le déploiement de modèles d'IA sur différents appareils et plateformes.

Les inquiétudes montent sur la sécurité des modèles de Text-to-Image et leur mauvaise utilisation.

CUMAD détecte les appareils IoT piratés tout en minimisant les fausses alertes.

Cet article parle de l'intégration de l'apprentissage profond bayésien dans les approches d'apprentissage fédéré.

Présentation de FiLo : une méthode novatrice pour la détection et la localisation précise des anomalies.

Un modèle pour des suggestions de stocks personnalisées, en tenant compte des préférences et du timing.

Une nouvelle méthode vise à améliorer l'équité dans la génération de données de santé synthétiques.

Graph4GUI améliore le design de l'interface utilisateur grâce à une représentation et une gestion améliorées.

VN-EGNN améliore le développement de médicaments en renforçant l'identification des sites de liaison sur les protéines.

HistNetQ propose une nouvelle façon de quantifier les données en utilisant le deep learning.

Cette méthode améliore la performance des DNN sur les appareils edge grâce à un élagage efficace.

Cet article présente une nouvelle stratégie pour améliorer les tâches de régression grâce à l'apprentissage actif.

Une méthode pour créer des contrôleurs adaptables pour différents designs de robots.

Cette étude compare des méthodes pour évaluer la performance des modèles d'IA dans le secteur de la santé.

Une méthode pour améliorer la précision de la reconnaissance vocale en kannada et en télougou.

L'apprentissage automatique s'attaque à la prise de décision avec des infos limitées en utilisant des méthodes innovantes.

Un nouveau cadre vise à réduire les accidents aux intersections urbaines en utilisant des véhicules connectés.

Un nouveau modèle qui explique comment la mémoire peut être organisée et récupérée.

Combiner des modèles variés améliore les prédictions dans l'analyse de données fonctionnelles.

SpaceByte propose une approche au niveau des octets pour améliorer la performance des modèles de langage.