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Cet article explore les pratiques d'ingénierie logicielle dans les startups tech, en mettant en avant les défis uniques des entreprises de machine learning.

Nouveau modèle améliore les prévisions de connectivité cérébrale en utilisant l'augmentation de données.

Nouveau modèle améliore l'estimation d'incertitude pour des types de données complexes.

Une étude axée sur l'amélioration de l'ajustement des hyperparamètres pour des modèles d'apprentissage automatique résilients.

Une nouvelle méthode pour une multiplication plus rapide et efficace en technologie.

Découvre comment le clustering de graphe local simplifie l'analyse de données dans les grands réseaux.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des modèles d'apprentissage profond face aux changements visuels.

Cette recherche améliore la précision du machine learning en choisissant efficacement des caractéristiques synthétiques.

De nouvelles méthodes améliorent la gestion des fonctions abs-lisses dans les tâches d'optimisation.

Améliorer la capacité des réseaux de neurones à gérer les anomalies grâce à l'analyse des gradients et aux étiquettes confondantes.

Cette étude révèle un biais important dans les modèles image-texte et leurs implications sociétales.

Cet article examine comment les méthodes d'ensemble améliorent les performances et l'efficacité des réseaux de neurones quantiques.

La recherche utilise l'apprentissage par transfert pour améliorer la conception de protéines et la prédiction de leur fonction.

Des chercheurs allient apprentissage automatique et informatique quantique pour améliorer l’efficacité.

Une nouvelle méthode apprend aux robots à écrire des kanjis complexes en s'inspirant des démonstrations d'experts.

Explorer comment les fonctions cérébrales peuvent améliorer les systèmes d'IA.

Une nouvelle méthode améliore la création de formes 3D à partir d'images 2D en utilisant des techniques innovantes.

Cet article examine les méthodes d'augmentation de données pour la classification de texte en portugais brésilien.

IPNN propose une nouvelle façon de classer et regrouper les données efficacement.

Une étude compare la compréhension des concepts chez les humains et les modèles de langage.

Une nouvelle méthode utilisant des anomalies synthétiques améliore la détection des irrégularités en imagerie médicale.

Le traitement des signaux quantiques améliore l'efficacité de l'échantillonnage dans l'apprentissage automatique et l'informatique quantique.

Améliorer la compréhension et le travail d'équipe en AutoML grâce à des artefacts et à la visualisation.

Examiner comment les attaques adversariales impactent les modèles de segmentation et explorer des défenses potentielles.

Cette étude présente des méthodes pour récupérer efficacement les labels de données mélangés.

Les recherches mettent en avant le rôle de l’équivariant appris dans l'amélioration des modèles de reconnaissance d'images.

Ce papier explore une nouvelle méthode pour apprendre des politiques à partir de données hors ligne.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des mouvements des coulées de débris en utilisant des données de caméra et de LiDAR.

Une nouvelle méthode améliore la performance en évaluant plusieurs annotateurs dans les modèles d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode apprend aux robots des tâches en jouant plutôt qu'avec des règles strictes.

RankDFM améliore l'efficacité de recherche tout en fournissant des résultats pertinents aux utilisateurs.

Ce projet montre comment la segmentation sémantique améliore la précision en modélisation 3D.

Un aperçu des méthodes de sélection de caractéristiques pour les réseaux de neurones et leur interprétabilité.

USR-LSH propose une gestion rapide des données tout en garantissant la vie privée des utilisateurs.

Une nouvelle méthode estime les poses humaines en 3D en utilisant moins de données étiquetées.

Nouvelles métriques pour mieux évaluer les représentations désentrelacées dans les modèles.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'images en utilisant moins d'images étiquetées.

PINNSim utilise des réseaux de neurones pour améliorer l'efficacité des simulations de systèmes électriques.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les machines reconnaissent les expressions humaines et animales.

MUFIN présente une nouvelle méthode pour corriger les bugs automatiquement en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.