Derniers articles pour Science des données

Un nouvel outil pour évaluer les LLM dans les tâches de mining de processus.

Un nouveau modèle utilise l'apprentissage profond pour améliorer les performances dans l'analyse de données tabulaires.

Une nouvelle architecture pour soutenir la qualité et l'intégration des données marines.

RAG combine la récupération de données et la génération de texte pour améliorer la performance des modèles de langage.

Un nouveau cadre améliore la connexion entre les visages et les voix, surtout dans des environnements bruyants.

Cet article parle d'une méthode pour mieux prévoir l'incertitude des données de séries temporelles.

MetaAug réduit le surapprentissage en PTQ grâce à des transformations de données innovantes.

Un aperçu de comment les réseaux de neurones combinent des caractéristiques pour représenter des relations complexes.

Une nouvelle méthode qui améliore les performances des LLM tout en réduisant l'utilisation des ressources.

Une nouvelle approche pour comprendre les réseaux de neurones grâce à des transformateurs semi-synthétiques.

ChatQA 2 améliore la performance dans le traitement des longs textes et des tâches de recherche.

Une nouvelle méthode améliore les données synthétiques pour l'analyse d'échantillons de tissu.

Une nouvelle théorie dévoile des infos sur l'apprentissage continu et l'oubli dans l'IA.

Un ensemble de données solide pour entraîner des systèmes d'IA avancés basés sur le chat.

Nouveau jeu de données aide l'IA à améliorer les soins d'urgence et la prise de décision pour les patients.

Explorer le rôle des réseaux de tenseurs dans l'amélioration de l'apprentissage automatique quantique.

Une nouvelle méthode améliore la distillation de jeux de données, rendant l'entraînement des modèles plus efficace.

Une étude sur l'amélioration des méthodes TTA pour les variations des données du monde réel.

Explorer comment les DNN récupèrent des fonctions dans des configurations surparamétrées.

Un nouveau jeu de données et un modèle améliorent la communication en langue des signes.

Apprends comment l'inversion de caractéristiques et l'entropie maximale aident à récupérer les données d'origine.

De nouvelles méthodes réduisent les coûts de communication pour des calculs de data science plus rapides.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage de nouvelles classes tout en gardant l'ancienne connaissance.

Une étude sur l’efficacité de différents modèles DLWP dans les prévisions météo.

Présentation de MC-PanDA pour une meilleure segmentation panoptique dans des environnements difficiles.

Examiner l'impact de la taille du modèle sur la performance de génération de texte à partir de données.

Des modèles plus petits, adaptés à des domaines spécifiques comme la médecine, montrent un grand potentiel.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des vidéos en séparant les caractéristiques dynamiques et statiques.

Présentation de 360VFI pour améliorer la qualité et l'expérience vidéo à 360 degrés.

Combiner la synthèse vocale et des données réelles améliore efficacement les systèmes de reconnaissance vocale.

Apprends comment le départ anticipé améliore l'efficacité des modèles de traitement du langage naturel.

De nouveaux modèles fournissent des éclaircissements sur les systèmes complexes en se concentrant sur des composants individuels.

Un aperçu des limites d'erreur et des méthodes de compression fiables dans la recherche scientifique.

AsyCo améliore la précision d'apprentissage avec des étiquettes incomplètes en utilisant une approche à double tâche.

Explorer le rôle des priors tensoriels structurés dans l'amélioration des estimations de données.

Découvrez les bases de l'apprentissage des réseaux bayésiens dynamiques à partir des données.

Un nouveau cadre améliore les méthodes de transport entre différentes dimensions et types d'espaces.

Nouveau jeu de données soutient la recherche en imagerie CBCT pour de meilleurs diagnostics.

Mettre en avant les améliorations clés dans les techniques de génération d'arguments basées sur l'IA et les défis rencontrés.

De nouvelles méthodes améliorent la récupération d'images floues grâce à des techniques d'apprentissage profond.