Derniers articles pour Science des données

Une nouvelle approche améliore la détection des anomalies sans données étiquetées.

La recherche présente GPT-Negochat pour un suivi efficace des accords en temps réel lors des négociations.

Nouvelles méthodes de classification pour des données HDLSS difficiles sans réduction de dimension.

Les attaques en boîte noire révèlent des vulnérabilités dans les modèles de deep learning interprétables.

G-TRACER améliore la généralisation des modèles de deep learning grâce à des techniques axées sur la stabilité.

Un aperçu des méthodes qui améliorent efficacement l'entraînement des modèles linguistiques.

Une nouvelle métrique améliore la précision et la clarté des prédictions du modèle.

Une nouvelle méthode améliore la prédiction de liens dans les réseaux avec des relations non vues.

Un cadre conçu pour des réponses aux questions précises et fiables en utilisant des données d'entraînement limitées.

Une bonne initialisation des poids et des biais a un gros impact sur l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones profonds.

Améliorer les prédictions moléculaires en utilisant des techniques de modèle efficaces.

Nouveau jeu de données améliore les liens entre vidéo et texte pour la génération de contenu.

De nouvelles méthodes pour analyser des courbes améliorent les comparaisons statistiques dans différents domaines.

Une méthode innovante améliore la précision de l'estimation de pose sous différents angles.

GPSE améliore la performance des modèles de graphes grâce à des encodages améliorés et un transfert de connaissances.

La recherche explore des motifs dans des ensembles de données complexes en utilisant des techniques de physique statistique.

De nouvelles métriques améliorent l'évaluation des graphiques de données des patients pour de meilleures prévisions de santé.

DenseMP utilise des données limitées pour une segmentation précise des images médicales.

Une nouvelle méthode améliore l'échantillonnage négatif dans les recommandations pour offrir une meilleure expérience utilisateur.

Une nouvelle approche améliore la façon dont l'IA relie les images et le texte.

Une méthode qui aligne la génération de données avec des objectifs définis par l'utilisateur en utilisant des systèmes de récompense.

Un aperçu de l'amélioration des systèmes de traduction en utilisant l'échange de sous-arbres de dépendance.

Cet article parle d'améliorer les modèles d'apprentissage automatique en utilisant l'équilibrage et l'augmentation de données polynomiales.

Examiner les problèmes et le potentiel des méthodes d'IA explicable.

De nouvelles techniques améliorent la qualité et l'efficacité de la génération automatique de texte.

Une nouvelle méthode aide les modèles d'IA à garder leur flexibilité tout en se concentrant sur des tâches spécifiques.

Un nouveau modèle améliore l'apprentissage des mots en utilisant de l'audio et des images.

Un nouveau cadre améliore l'analyse des données en s'attaquant aux défis multiparamètres.

Un aperçu de la découverte de concepts automatisée pour une meilleure interprétabilité des modèles.

WGR améliore les techniques de régression pour de meilleures prévisions de résultats.

BatchGFN améliore l'apprentissage actif par lots en sélectionnant efficacement des points de données utiles.

Une méthode pour améliorer les modèles de langage en utilisant des échantillons non étiquetés pour la classification de texte.

De nouvelles techniques améliorent les graphes de connaissances en comblant les liens manquants avec des faits connexes.

Un nouveau jeu de données aide à identifier les signes de dépression et d'anxiété grâce à l'analyse de la parole.

Un nouveau modèle améliore les recommandations d'actualités en mélangeant les perspectives individuelles et collectives des utilisateurs.

La recherche présente des modèles efficaces pour prédire l'orientation des navires en utilisant des techniques d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode pour entraîner les réseaux de neurones plus rapidement en utilisant la descente de gradient stochastique.

Une nouvelle méthode améliore les attaques adversariales sur les réseaux de neurones profonds en utilisant des changements sémantiques.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration de la manipulation robotique grâce à de nouveaux ensembles de données et des stratégies d'apprentissage.

Cet article parle du rôle des ensembles dans l'amélioration des prédictions de données en plusieurs étapes.