Informatique - Apprentissage automatique

Cet article parle d'un cadre pour aider les robots à apprendre dans des conditions difficiles.

Garder le sens tout en transformant les données, c'est super important pour la vie privée et la précision.

Une méthode pour générer des données synthétiques pour l'apprentissage par renforcement en mode few-shot.

Une nouvelle méthode fait grimper les petits modèles pour répondre aux questions télécom.

Une nouvelle méthode renforce la résilience des GNN face aux attaques adversariales.

Explorer les défis et les avancées dans la détection d'images artificielles alors que la technologie progresse.

Des recherches montrent de nouvelles méthodes pour améliorer la fusion de code logiciel.

Étude des modèles d'apprentissage automatique pour prédire les propriétés des matériaux solides, en se concentrant sur les défauts.

Un aperçu de la dimension effective et son impact sur l'entraînement des modèles.

Des méthodes améliorées pour la détection des contours boostent la modélisation CAO à partir de scans 3D.

Une nouvelle approche des modèles du monde utilisant des données synthétiques pour une meilleure adaptabilité.

Ce doc parle de l'équité dans le choix des candidats pour les institutions face à des évaluations biaisées.

Forester simplifie l'apprentissage automatique pour les utilisateurs R avec un package super sympa.

ChronoGAN propose une nouvelle méthode pour générer des données de séries temporelles réalistes.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de séries temporelles dans différents domaines.

De nouvelles méthodes améliorent les recommandations en utilisant des infos détaillées sur les utilisateurs et les objets.

Cet article présente une méthode pour stabiliser des systèmes non linéaires en utilisant l'apprentissage par renforcement.

Cette approche améliore l’efficacité de l’entraînement des modèles à partir de grandes données graphiques tout en protégeant la vie privée.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles et l'équité entre les groupes.

Un nouveau cadre améliore les performances de CLIP grâce à des techniques de taille de token efficaces.

La nouvelle méthode IDFF accélère la création d'échantillons tout en gardant la qualité.

WAFeL améliore la collaboration entre appareils dans l'apprentissage fédéré tout en augmentant l'efficacité.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots saisissent et maintiennent les objets efficacement.

Explorer un nouveau jeu de données pour l'enregistrement de nuages de points non rigides.

Cette recherche explore l'apprentissage efficace des champs aléatoires de Markov en utilisant des échantillons dynamiques.

Cette recherche explore l'efficacité des LLM dans plusieurs langues au-delà de l'anglais.

La radiomique IRM améliore le diagnostic du glioblastome en prédisant des marqueurs génétiques.

Ce travail présente de nouvelles méthodes pour détecter des malwares en utilisant la visualisation et l'apprentissage automatique.

Cet article examine les GAM comme solution pour la performance prédictive et l'interprétabilité.

Les réseaux de neurones bayésiens améliorent les prédictions en prenant en compte l'incertitude et en intégrant les connaissances antérieures.

Une nouvelle méthode combine la simulation avec des données réelles pour mieux prendre des décisions.

Examiner comment les échantillons difficiles affectent la performance du modèle et la fiabilité de la précision des tests.

Cette étude examine comment certaines caractéristiques commerciales prédisent les prix futurs du marché.

Cet article examine comment différentes couches affectent la performance des LLM.

Cet article explique comment le Sliding-Window Thompson Sampling gère la prise de décision dans des environnements changeants.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions de distance des ARN en utilisant des techniques avancées d'apprentissage automatique.

Cette étude évalue comment les LLM comprennent les tropes narratifs dans les résumés de films.

GATher améliore la prédiction des cibles médicamenteuses grâce à une technologie de graphes avancée.

La méthode FLEX propose une nouvelle approche pour évaluer les systèmes texte-en-SQL de manière précise.

De nouvelles fonctionnalités améliorent l'expérience utilisateur en compréhension d'écran et interactions multilingues.