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L'augmentation de données améliore la précision de l'évaluation des vulnérabilités logicielles malgré le déséquilibre des données.

Améliorer les expériences en ligne des utilisateurs grâce à une analyse comportementale efficace.

Apprends comment la régression par noyau et la mise à jour bayésienne améliorent les prédictions avec de nouvelles données.

Cet article parle d'utiliser l'apprentissage par renforcement pour réduire les biais dans les tâches de classification.

Un aperçu de la comparaison entre les réseaux de neurones quantiques et classiques.

Utiliser des modèles de langue pour améliorer des tâches dans des langues sous-représentées grâce à la génération de données.

Explorer de nouveaux algorithmes pour la classification multiclasses dans des conditions de feedback limité.

Un cadre pour évaluer les capacités des LLM dans les tâches liées aux données avec des interprètes de code.

Un nouveau modèle améliore le raisonnement inductif dans les graphes de connaissances en utilisant plusieurs entités de départ.

BinaryAlign améliore la précision de l'alignement des mots pour les langues à ressources élevées et faibles.

Une nouvelle approche améliore la précision de l'imagerie médicale en utilisant des données non étiquetées et des techniques d'auto-supervision.

Une nouvelle méthode évalue les associations de données trompeuses dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode permet aux modèles de langage de générer leurs propres données d'entraînement pour de meilleures performances.

Siamese-PTM booste le recrutement de patients pour les essais cliniques en utilisant l'apprentissage profond.

CDFL améliore la reconnaissance d'activité humaine tout en garantissant la vie privée des données et l'efficacité.

Explorer comment le sondage contextuel et les fonctions d’influence améliorent la sélection de données pour les modèles.

Une nouvelle approche aide les modèles à s'adapter efficacement à des environnements de données imprévisibles.

CQE améliore les prévisions de temps de visionnage de vidéos et l'engagement des utilisateurs sur les plateformes en ligne.

Examiner comment améliorer la certitude dans les prédictions de l'IA grâce à une perte conflictuelle.

La théorie du contrôle améliore les méthodes d'optimisation pour de meilleures performances des systèmes dans divers domaines.

De nouvelles méthodes s'attaquent aux défis de l'apprentissage automatique pour une meilleure performance.

MolTRES améliore la prédiction chimique en intégrant des connaissances et des méthodes de formation innovantes.

L'apprentissage automatique améliore la prédiction des coefficients d'activité dans les mélanges chimiques.

Une nouvelle méthode améliore la modélisation des données dans des zones avec peu d'infos.

Dartboard améliore la récupération dans les modèles de langage en maximisant les infos pertinentes.

Combine des données étiquetées et non étiquetées pour améliorer la précision du modèle.

La distillation de représentation relationnelle améliore l'efficacité et la précision du modèle dans le transfert de connaissances.

Apprends comment l'approximation de faible rang simplifie les gros ensembles de données pour une analyse efficace.

Les données et l'apprentissage machine transforment la façon dont les scientifiques découvrent de nouveaux matériaux.

De nouvelles méthodes améliorent la représentation d’image et l’efficacité du traitement.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles dans des situations de déséquilibre des classes.

Cette étude présente une méthode pour détecter des erreurs dans des langues moins connues.

Une nouvelle méthode améliore le transfert de connaissance dans les réseaux de neurones.

J-CHAT propose un grand jeu de données open-source pour améliorer les systèmes de dialogue parlé.

Un nouveau cadre évalue les modèles d'IA qui prédisent les réactions cellulaires aux changements.

Apprends comment l'apprentissage en contexte améliore les modèles prédictifs en utilisant plusieurs ensembles de données.

La méthode SUWR améliore la clarté et la fiabilité de la sélection des caractéristiques dans les prédictions.

Explorer la valeur des modèles à peu près équivariants en apprentissage automatique.

Cet article examine comment la quantification peut améliorer l'efficacité de l'entraînement des modèles de langage Transformer.

Un nouveau modèle renforce la connexion entre les vidéos et leurs descriptions textuelles.