Articoli più recenti per Scienza dei Dati

Nuovi modelli migliorano le prestazioni con esperti di diverse dimensioni.

La ricerca si concentra sul migliorare la capacità dei modelli linguistici di capire testi più lunghi.

Scopri come il k-NN adattivo migliora l'accuratezza della classificazione regolando i vicini.

YORO semplifica la generazione di SQL da linguaggio naturale, migliorando l'efficienza e la precisione.

Nuove spiegazioni considerano le relazioni tra le caratteristiche per avere decisioni più chiare.

Uno studio per migliorare le previsioni del tempo in Medio Oriente e Nord Africa.

MusicLIME spiega come l'AI analizza la musica tramite audio e testi.

AdEMAMix migliora l'efficienza dell'addestramento bilanciando i gradienti recenti e quelli passati.

Esaminare l'impatto della qualità dei dati sulla ricerca nel reinforcement learning multi-agente offline.

Questo articolo esplora come la dimensione del campione influisce sulle prestazioni delle reti neurali attraverso i paesaggi di perdita.

Un nuovo approccio di auto-ensemble migliora la resilienza del modello ai cambiamenti avversariali.

Questa ricerca esplora metodi per ridurre l'uso di memoria nell'addestramento di reti neurali profonde.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento di nuove classi con dati limitati.

Flare combina filtraggio collaborativo e basato sui contenuti per dare raccomandazioni migliori.

Un nuovo modello migliora l'accuratezza delle previsioni sul traffico internet.

Un nuovo modo di addestrare i modelli di ricompensa migliora l'allineamento dell'IA con le preferenze umane.

GdVAE offre spiegazioni chiare per le decisioni del machine learning, aumentando fiducia e responsabilità.

TDC-2 migliora la ricerca nello sviluppo di farmaci grazie a un accesso ai dati migliore e modelli multimodali.

Una panoramica dell'algoritmo BCFW e delle sue tecniche efficienti per risolvere i problemi.

LogicPro migliora il ragionamento logico nell'AI usando problemi di algoritmo ed esempi di codice.

Uno sguardo all'apprendimento e alla manipolazione dei modelli di serie temporali.

Questo articolo esamina il bias di esposizione e i suoi effetti sulle raccomandazioni dei contenuti.

Usare modelli più piccoli per velocizzare l'addestramento di modelli di linguaggio più grandi.

Esplorare nuovi modelli economici per i dati usando i principi della comunicazione quantistica.

Un nuovo approccio unisce i GAN con la fisica per modellare strutture porose.

Esplorando metodi avidi e ottimali per l'addestramento degli alberi decisionali nel machine learning.

Usare immagini PET/CT sintetiche per migliorare la rilevazione dei tumori e le prestazioni del modello.

MEXMA migliora la rappresentazione delle frasi tra le lingue, potenziando gli strumenti di comunicazione multilingue.

Una panoramica delle questioni uniche affrontate dalle lingue a risorse limitate e delle potenziali soluzioni.

Un nuovo metodo migliora la comprensione dei risultati del clustering attraverso spiegazioni controfattuali.

Juhaina è un nuovo modello linguistico per i parlanti arabo e inglese che rispetta i contesti culturali.

Un nuovo dataset punta a migliorare il ragionamento multimodale nei modelli linguistici.

Un nuovo framework migliora il rilevamento delle relazioni tra oggetti nei video, aumentando precisione e adattabilità.

Il framework Learn2Aggregate aumenta l'efficienza nella programmazione lineare intera mista.

Indagare il legame tra il gioco di ruolo e i pregiudizi nei modelli linguistici.

AllMatch utilizza in modo efficiente dati non etichettati per migliorare l'apprendimento 3D.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei modelli più piccoli da quelli più grandi usando la similarità nello spazio.

Un approccio nuovo migliora il potatura dei dati per un training del modello migliore.

Un nuovo metodo trasforma i dati tabulari in binari per una generazione efficiente di dati sintetici.

Unire modellazione generativa e regressione quantile per una generazione di dati efficace.