Informatique - Apprentissage automatique

Une nouvelle méthode génère des ensembles de données équilibrés pour une technologie de reconnaissance faciale sans biais.

BETULA améliore le regroupement hiérarchique, le rendant plus rapide et plus efficace.

Une méthode pour améliorer l'apprentissage continu en apprentissage automatique grâce aux données en continu.

Cet article parle de l'utilisation des modèles de diffusion avec des données discrètes à travers le simplexe de probabilité.

Utiliser l'apprentissage automatique pour prévoir les changements de poste des employés pour une meilleure planification RH.

Présentation de COPS, une méthode pour entraîner efficacement des modèles de deep learning avec moins de données.

Une nouvelle méthode pour détecter précisément les tonalités en musique et en son.

Un aperçu des défis dans l'apprentissage fédéré face aux attaques de reconstruction de données.

Les machines apprennent des experts pour s'adapter à des environnements imprévisibles.

Un cadre pour améliorer la vie privée dans les systèmes de recommandation tout en garantissant des suggestions précises.

Le test de Radon-Kolmogorov-Smirnov améliore les tests à deux échantillons en statistiques en utilisant des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la flexibilité des grands modèles de langage.

Cette étude passe en revue des méthodes pour améliorer la maintenance prédictive grâce à l'analyse des données des capteurs.

La recherche explore des techniques d'apprentissage automatique pour étudier les comportements des matériaux souples.

Une étude sur comment trouver la meilleure option tout en garantissant la confidentialité des données.

Présentation de CMI et NCMI pour une meilleure évaluation des performances en deep learning.

ProSMIN améliore la représentation des modèles sans données étiquetées, en s'attaquant aux défis clés de l'apprentissage auto-supervisé.

Une nouvelle approche pour améliorer les prévisions de vitesse de circulation pendant des événements extrêmes.

La recherche pousse la prédiction de liens temporels en utilisant des régularisateurs avancés dans les graphes de connaissances.

Les aides de saturation de gym améliorent les provors dans la démonstration automatisée des théorèmes en utilisant l'apprentissage par renforcement.

Un cadre utilisant un masquage aléatoire améliore la prédiction des mouvements des véhicules et des piétons.

Analyser comment le biais de sélection influence les stratégies de tarification des prêts personnalisés.

Explorer la synergie entre l'informatique quantique et l'apprentissage automatique pour un meilleur résolution de problèmes.

Une nouvelle méthode améliore la similarité des images à travers des ensembles de données variés.

Les robots apprennent les objectifs humains grâce à un apprentissage inverse actif pour des interactions plus sûres.

ShadowNet combine des ombres classiques et des réseaux de neurones pour améliorer l'apprentissage des systèmes quantiques.

PDFTriage améliore la capacité des LLM à répondre aux questions provenant de documents structurés.

De nouvelles méthodes visent à améliorer l'imagerie des problèmes cardiaques fœtaux.

Cet article examine comment l'IA peut aider à diagnostiquer la sepsie de manière plus efficace.

Deux méthodes de sous-échantillonnage innovantes améliorent la performance de la complétion de graphes de connaissances.

Cet article présente une méthode pour améliorer l'analyse de données tensorielle grâce à la personnalisation.

Cette étude montre comment de nouvelles méthodes améliorent la classification de la gravité de l'arthrose du genou.

Cette méthode améliore les recommandations tout en protégeant la vie privée des données des utilisateurs.

Une nouvelle méthode de réseau de neurones améliore l'estimation de la rugosité dans les images SAR.

Examiner comment les véhicules autonomes apprennent à conduire ensemble et à rivaliser efficacement.

Cette recherche examine des méthodes efficaces pour identifier le dérive des covariables dans les données textuelles.

Une nouvelle méthode pour améliorer les prédictions en apprentissage profond bayésien en se concentrant sur des paramètres clés.

Des recherches explorent comment l'IA interprète la justice et la moralité dans le langage.

Une nouvelle méthode réduit la dépendance aux raccourcis dans les modèles de langage pour une meilleure compréhension.

MPTCP améliore la vitesse et la fiabilité de la communication des données en utilisant plusieurs chemins réseaux.