Esplora l'impatto dei dati fuori distribuzione sulle prestazioni del machine learning.
― 5 leggere min
Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Esplora l'impatto dei dati fuori distribuzione sulle prestazioni del machine learning.
― 5 leggere min
LAPT semplifica la rilevazione OOD, migliorando l'affidabilità dell'IA in situazioni di incertezza.
― 5 leggere min
Ti presento ESCAPE, un framework che migliora la precisione e la velocità del riconoscimento della posa 3D umana.
― 7 leggere min
La ricerca punta a migliorare l'affidabilità dell'IA e l'efficienza energetica in diverse applicazioni.
― 6 leggere min
L'augmentazione durante il test migliora l'analisi delle immagini per le malattie gastrointestinali.
― 5 leggere min
Presentiamo un metodo per valutare i modelli di intelligenza artificiale su dati non visti in modo più efficace.
― 6 leggere min
Esplorare come i dati rumorosi influenzano le prestazioni del modello su dati non visti.
― 7 leggere min
Nuovi metodi migliorano i modelli di machine learning per rilevare meglio campioni insoliti in dataset sbilanciati.
― 7 leggere min
Esplorare i problemi dell'incertezza epistemica nei metodi di Deep Learning Bayesiano.
― 5 leggere min
Combinare i metodi esistenti migliora il rilevamento OOD per applicazioni di machine learning più sicure.
― 6 leggere min
Migliorare l'accuratezza nelle immagini mediche tramite la rilevazione di dati fuori distribuzione.
― 7 leggere min
Uno sguardo al pacchetto py-ciu per spiegare chiaramente le scelte dell'IA.
― 6 leggere min
Nuovi metodi migliorano le previsioni delle proprietà dei materiali usando tecniche di machine learning.
― 7 leggere min
InfoIGL migliora le prestazioni delle reti neurali grafiche in ambienti di dati diversi.
― 6 leggere min
Esplorare priors flessibili per migliorare le previsioni nei modelli Bayesian Last Layer.
― 5 leggere min
SONA crea casi difficili per un allenamento migliore dei modelli nel machine learning.
― 5 leggere min
INK offre un metodo affidabile per identificare campioni fuori distribuzione nel machine learning.
― 8 leggere min
Un nuovo metodo integra il contributo umano per migliorare l'apprendimento OOD per i modelli di machine learning.
― 7 leggere min
SOOD-ImageNet affronta le sfide nella visione artificiale legate ai significati delle immagini che cambiano.
― 7 leggere min
Un nuovo framework migliora il rilevamento degli oggetti identificando istanze fuori distribuzione usando prototipi.
― 6 leggere min
Un nuovo metodo aiuta i modelli ad adattarsi ai dati reali inaspettati.
― 5 leggere min
Un nuovo approccio migliora la capacità dell'IA di gestire dati insoliti.
― 6 leggere min
Un nuovo metodo semplifica la rimozione di contenuti indesiderati nei dataset visivi.
― 6 leggere min
I robot imparano a gestire situazioni complicate con il Recupero Centrico sugli Oggetti.
― 6 leggere min
Un approccio basato su grafi per migliorare il machine learning in ambienti dinamici.
― 7 leggere min
Disimparare aiuta i modelli di intelligenza artificiale a dimenticare informazioni specifiche senza perdere abilità fondamentali.
― 7 leggere min
Un nuovo approccio per migliorare il rilevamento OOD nei modelli di machine learning.
― 6 leggere min
Un nuovo metodo migliora la rilevazione di dati sconosciuti nei modelli di deep learning.
― 7 leggere min
Esaminare gli ostacoli e i progressi nella lettura del testo scritto a mano.
― 8 leggere min
Un nuovo metodo migliora le prestazioni nel Visual Question Answering strutturando l'apprendimento.
― 10 leggere min
FEVER-OOD migliora il rilevamento delle distribuzioni fuori dal normale per applicazioni di machine learning più sicure.
― 7 leggere min
Scopri come le città prevedono i modelli di movimento tramite metodi predittivi avanzati.
― 8 leggere min
Scopri come l'AI distingue i dati conosciuti dagli input inaspettati.
― 7 leggere min
Scopri come RASP migliora la comprensione del linguaggio umano da parte delle macchine.
― 8 leggere min
Il Prototypical Outlier Proxy migliora la capacità dei modelli AI di rilevare dati sconosciuti.
― 6 leggere min