Ismail Ben Ayed

新しい方法が半教師あり学習における予測精度とキャリブレーションを向上させる。

この記事では、数ショット学習が薬の発見を加速させる役割について話してるよ。

LP++は、特に少数ショット学習シナリオにおけるビジョン・ランゲージモデルの適応を改善するよ。

最小限のトレーニングでセグメンテーションタスクを強化する方法。

新しい方法で、複雑なトレーニングなしに視覚と言語のモデルを強化できるよ。

TransCLIPは、ビジュアルと言語データを統合することで、ビジョン・ランゲージモデルの予測を向上させるよ。

機械学習のためのドメイン一般化をもっと良くする新しい方法を紹介するよ。

この記事は、視覚と言語モデルのミスキャリブレーションの問題を扱い、解決策を提供しているよ。

新しい方法で、コンテキスト関係を使ってリモートセンシングシーンの分類精度が向上したよ。

新しい方法が、視覚と言語のモデルを使って癌組織の分類を改善した。

新しい画像を認識するロボットの精度を賢い言葉のテクニックで向上させる。

ファウンデーションモデルについて学んで、コンフォーマル予測がどんなふうに信頼できる結果を保証するかを知ってみて。

少数ショット学習とアンローリングが、最小限のデータでAIの適応性をどう最適化するかを探ってみよう。