Masashi Sugiyama

Un nuovo algoritmo migliora il processo decisionale in ambienti incerti tramite un campionamento efficace.

Questo articolo esamina le sfide e le soluzioni legate alle etichette rumorose nei dati di addestramento.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento da etichette di dati incomplete.

Un nuovo approccio all'apprendimento per rinforzo affronta le ricompense ritardate usando feedback a sacchetto.

Esaminando come il rumore nei dati di pre-addestramento influisce sulle prestazioni del modello.

Scopri come i computer prendono decisioni attraverso tecniche e processi di Reinforcement Learning.

FedLESAM affronta le sfide dei dati nell'apprendimento federato per migliorare le prestazioni del modello.

Investigando come piccoli errori nei dati di addestramento migliorano i contenuti generati dall'IA.

Nuovi metodi migliorano il processo decisionale in scenari multiplayer usando feedback basato sulle preferenze.

Esplorare metodi efficienti per un campionamento log-concavo accurato in ambienti dati complessi.

Ecco CLIPFit, un metodo per fare il fine-tuning in modo efficiente dei modelli Vision-Language.

Scopri come i metodi di campionamento parallelo trasformano l'analisi dei dati nella ricerca scientifica.