Articoli più recenti per Scienza dei Dati

Un nuovo dataset sembra promettente per migliorare i modelli di traduzione automatica.

Un nuovo metodo migliora le raccomandazioni video concentrandosi sulla felicità a lungo termine degli utenti.

Indagare su come i dati sintetici aiutano i progressi nella salute e affrontano le sfide chiave.

L'apprendimento federato migliora la ricerca sul cancro condividendo informazioni e proteggendo i dati dei pazienti.

Esplorare nuovi metodi per un miglior allineamento ontologico utilizzando embedding di grafi di conoscenza.

Un nuovo dataset migliora la ricerca sulla sintesi dei copioni dei film.

Metodi innovativi migliorano l'allineamento dei LLM con le preferenze umane per una performance migliore.

Quest'articolo mette in evidenza l'uso dei Processi Gaussiani nell'analisi della ricerca clinica.

Uno studio sull'uso dei modelli linguistici per tradurre le categorie di Wikipedia dall'inglese al vietnamita.

Questo articolo analizza come contesti diversi influenzano i risultati dei test di equità nell'IA.

A-BDD migliora l'addestramento ML per le auto a guida autonoma in condizioni meteo avverse.

ARPA migliora la disambiguazione del significato delle parole visive integrando tecniche di elaborazione del linguaggio e delle immagini.

HOIGen introduce un nuovo metodo per riconoscere le interazioni umane-oggetto mai viste prima.

GNQA aiuta i ricercatori ad accedere rapidamente a informazioni importanti nei campi biomedici.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza nel conteggio delle folle anche in condizioni meteorologiche avverse.

Gli scienziati studiano oggetti potenziati usando tecnologia avanzata e machine learning al LHC.

Questo approccio migliora il completamento delle matrici usando dati extra per risultati migliori.

Utilizzare dati non etichettati per migliorare i modelli di machine learning tramite pseudo-etichettatura.

L'ultrametricità locale fa luce sulle relazioni nei dati durante l'analisi.

Esplora le reti neurali, le loro strutture e le applicazioni pratiche in diversi settori.

Esaminare come la stabilità influisce sull'efficacia delle reti neurali su dati mai visti.

Scopri come l'Operatore di Koopman aiuta a gestire l'incertezza in sistemi complessi e in cambiamento.

Scopri come i metodi basati sui dati migliorano il processo decisionale attraverso le aspettative condizionali.

Uno studio mostra come i sistemi di dialogo migliorano la comprensione degli utenti sui modelli di intelligenza artificiale.

Presentiamo BMFT: un metodo per migliorare l'equità nel machine learning senza i dati di addestramento originali.

Questo studio esplora le scelte di design dei grandi modelli di linguaggio nelle visualizzazioni.

La ricerca si concentra sul miglioramento dell'affidabilità nei modelli di linguaggio grandi utilizzando la quantificazione dell'incertezza.

Questo articolo esamina come le reti neurali aiutano nell'analisi delle equazioni di Bratu e Burgers.

Nuovi metodi migliorano il completamento dei grafi di conoscenza usando modelli linguistici congelati.

Un nuovo metodo usa il deep learning per previsioni chimiche atmosferiche più rapide.

Un nuovo modello migliora la previsione dei link nei grafi di conoscenza usando descrizioni testuali.

Tecniche innovative migliorano la rimozione del rumore dalle immagini usando operatori appresi.

Un nuovo metodo migliora le previsioni usando l'apprendimento debolmente supervisionato senza etichettatura estensiva.

Capire il ruolo degli algoritmi nel processo decisionale etico dell'IA.

Un nuovo metodo migliora la progettazione dell'architettura GNN usando idee dai modelli di linguaggio.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'analisi dei dati usando i Processi Sparse Variational Student-t.

Esaminando come il pre-addestramento e il fine-tuning influenzano le prestazioni dei modelli linguistici.

Esaminando come l'inizializzazione influisce sulle prestazioni dei modelli di rilevamento delle anomalie.

Esplorare i problemi di spiegabilità nelle Reti Neurali a Grafo e soluzioni potenziali.

Uno studio sulle allucinazioni nei modelli di linguaggio e le loro implicazioni per l'addestramento.