Informatique - Apprentissage automatique

Un aperçu simple des modèles basés sur l'énergie et leur rôle dans la génération de données.

La technologie AI améliore les prévisions météo localisées grâce à des méthodes d'affinage avancées.

Un nouvel outil d'apprentissage profond améliore le suivi des cycles de gel-dégel en utilisant des données satellite.

Une nouvelle méthode aide les petits modèles à mieux fonctionner en utilisant des indices des plus gros modèles.

Cet article examine les vulnérabilités des modèles d'IA liées aux événements futurs.

Découvrez les mises à jour de la version 3 du jeu de données Divide and Remaster.

Découvre l'importance et les défis d'évaluer efficacement la performance des LLM.

Un aperçu des classements des modèles de fondation et de leurs problèmes d'évaluation.

Un aperçu de comment l'explicabilité influence les décisions en ML dans la cybersécurité.

Apprends comment la taille du pas influence la descente de gradient dans la régression logistique.

Une étude sur l'amélioration des méthodes pour tester les classificateurs d'estimation d'âge dans les magasins.

Une étude révèle des différences clés dans la manière dont les humains et l'IA représentent les images.

Un nouveau cadre résout efficacement les EDP tout en prenant en compte les incertitudes.

De nouvelles méthodes d'IA améliorent la détection des défauts grâce à la génération d'images synthétiques.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage des graphes pour de grands ensembles de données dans divers secteurs.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles de langage en s'attaquant à l'incertitude dans la génération de texte.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'images en utilisant efficacement des ensembles de données limités.

Des chercheurs développent de nouvelles méthodes pour améliorer la génération de graphes pour différentes applications.

GIOROM propose des simulations plus rapides pour les fluides et les matériaux en utilisant des techniques de graphes clairsemés.

DiCTI transforme le design de mode avec des visualisations rapides à partir de photos et de textes.

RPO améliore la rapidité et la sécurité de la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement grâce à l'apprentissage réfléchi.

NFARD propose des méthodes innovantes pour protéger les droits d'auteur des modèles d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des données de pic neuronaux complexes.

Une étude sur la façon dont les VAE se comportent selon différents groupes démographiques sous attaque.

FedSat s'attaque aux défis de données dans l'apprentissage fédéré, garantissant la vie privée et une meilleure performance.

De nouvelles méthodes améliorent la détection des symétries complexes dans les données pour de meilleurs modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité des modèles dans des environnements de données fluctuants.

Ce papier examine les facteurs qui influencent la capacité des réseaux de neurones à généraliser à partir des données.

Explorer des méthodes pour améliorer la prise de décision en utilisant les données existantes.

Une nouvelle approche combine l'apprentissage automatique et la physique pour des prévisions plus précises.

Présentation d'ADAPT, un système qui s'attaque aux données manquantes dans le suivi médical.

Un aperçu des méthodes pour réduire le biais dans les décisions automatisées en utilisant l'apprentissage de représentation équitable.

Découvrez comment les poids à queue lourde améliorent l'adaptabilité et la performance des réseaux de neurones profonds.

Un modèle flexible améliore la détection du stress grâce aux montres connectées pour une meilleure prise en charge des patients.

ALPS simplifie la conception des surfaces photoniques en utilisant l'apprentissage automatique.

Améliorer les systèmes de reconnaissance vocale pour les langues avec peu de données en ligne.

Découvrez DiscoGP, une nouvelle méthode pour mieux comprendre les modèles de langage.

Pl@ntNet permet aux utilisateurs d'identifier des plantes avec l'aide de l'IA et de la communauté.

Examen des modèles d'IA pour une classification efficace des logs logiciels dans les réseaux télécom.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer l'estimation de l'incertitude dans les réseaux de neurones bayésiens.