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Un aperçu de l’erreur de généralisation et de son importance dans les algorithmes d'apprentissage.

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Une nouvelle méthode améliore l'inférence bayésienne, en s'attaquant aux défis des données complexes.

Présentation d'un cadre commun pour améliorer l'extraction d'entités et de relations en utilisant l'apprentissage semi-supervisé.

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Un modèle innovant améliore l'identification des langues pour les langues indiennes romanisées.

Nouveau modèle d'IA qui améliore la compréhension des processus de prise de décision.

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Nouvelles méthodes pour évaluer des stratégies avec des données incomplètes.

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Cet article parle de méthodes pour améliorer la pertinence des documents dans des environnements de données peu fournis.

DiffKD améliore les petits modèles en filtrant le bruit des grands modèles enseignants.

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Un nouveau cadre améliore les prédictions malgré des données incomplètes.

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DynaShare adapte le partage de modèles pour améliorer les performances sur plusieurs tâches.

De nouvelles découvertes en maths remettent en question notre compréhension des vecteurs aléatoires.

De nouvelles approches visent à améliorer la performance et la généralisation des GCN.

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De nouvelles méthodes améliorent les capacités de réponse aux questions grâce à l'intégration de graphes.