Derniers articles pour Science des données

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité de la recherche de documents grâce à des méthodes avancées.

Une étude révèle comment la mémorisation évolue à travers les couches dans les tâches de classification de la langue.

Une nouvelle méthode pour améliorer les prédictions en gérant des données biaisées.

Une compétition pour améliorer la vidéocapsule endoscopique grâce à l'intelligence artificielle.

Un nouveau jeu de données améliore les capacités des drones dans les opérations de recherche et sauvetage.

CLIPNAL améliore l'apprentissage actif en réduisant les coûts et en améliorant la sélection des échantillons.

Explorer la nécessité d'explications claires dans les décisions de l'IA.

Un nouveau jeu de données améliore la précision des prédictions pour la résistance aux antibiotiques dans les labos cliniques.

On vous présente une nouvelle méthode pour s'attaquer à des défis d'optimisation compliqués dans plusieurs domaines.

Cette étude explore comment l'IA peut imiter la vision humaine des drapeaux en mouvement.

Un nouveau cadre améliore le diagnostic des pannes en utilisant le traitement de données en temps réel.

Un nouveau cadre améliore la détection d'objets avec des exemples limités.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour améliorer les systèmes de recommandation en utilisant le regroupement d'utilisateurs.

Utiliser des concepts darwiniens pour améliorer les méthodes d'entraînement des réseaux de neurones.

SWIFT simplifie la formation des modèles de langue et des modèles multi-modaux pour les développeurs.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour classer des graphes en utilisant des caractéristiques structurelles de base.

Une nouvelle approche combine l'apprentissage multitâche et les réseaux antagonistes génératifs pour des tâches de traitement du langage naturel.

Un aperçu des modèles génératifs, en mettant en avant les VAE, les GAN et la Stable Diffusion.

Le modèle HiLight améliore l'efficacité de la classification de texte sans avoir besoin d'encodeurs de structure complexes.

Une nouvelle approche simplifie l'estimation des paramètres dans des modèles qui n'ont pas de fonctions de vraisemblance claires.

AquilaMoE utilise EfficientScale pour optimiser l'entraînement de modèles linguistiques bilingues avec moins de données.

Un nouveau jeu de données semble prometteur pour améliorer les modèles de traduction automatique.

Une nouvelle méthode améliore les recommandations vidéo en se concentrant sur le bonheur à long terme des utilisateurs.

Enquêter sur comment les données synthétiques aident les avancées dans la santé et répondent aux principaux défis.

L'apprentissage fédéré améliore la recherche sur le cancer en partageant des idées tout en protégeant les données des patients.

Explorer de nouvelles méthodes pour une meilleure alignement d'ontologies en utilisant des embeddings de graphes de connaissances.

Un nouveau jeu de données améliore la recherche sur le résumé de scénarios de films.

Des méthodes innovantes améliorent l'alignement des LLMs avec les préférences humaines pour de meilleures performances.

Cet article met en avant l'utilisation des processus gaussiens dans l'analyse de recherche clinique.

Une étude sur l'utilisation de modèles de langue pour traduire les catégories de Wikipedia de l'anglais vers le vietnamien.

Cet article examine comment différents contextes influencent les résultats des tests d'équité en IA.

A-BDD améliore l'entraînement ML pour les voitures autonomes par mauvais temps.

ARPA améliore la désambiguïsation du sens des mots visuels en intégrant des techniques de traitement du langage et des images.

HOIGen présente une nouvelle méthode pour reconnaître les interactions inédites entre les humains et les objets.

GNQA aide les chercheurs à accéder rapidement à des infos importantes dans les domaines biomédicaux.

Une nouvelle méthode améliore la précision du comptage de foule même par temps mauvais.

Les scientifiques étudient des objets boostés en utilisant des technologies avancées et l'apprentissage automatique au LHC.

Cette approche améliore la complétion des matrices en utilisant des données supplémentaires pour des résultats meilleurs.

Utiliser des données non étiquetées pour améliorer les modèles d'apprentissage automatique grâce au pseudo-étiquetage.

L'ultramétricité locale éclaire les relations de données dans l'analyse.