アクティブラーニング に関する最新の記事

新しいアルゴリズムがニューラルネットワークを使ったアクティブラーニングの効率をアップさせる。

この論文では、アクティブラーニングを通じて回帰タスクを改善する新しい戦略を紹介してるよ。

新しい方法が複雑な分子間相互作用のシミュレーションの効率を改善する。

新しい技術が材料の転位挙動の理解を深めてる。

新しいフレームワークが、正確なワークフロー性能分析のためのデータ生成を改善する。

アクティブラーニング技術を使って非線形システムを効率的にモデル化して制御する方法。

機械学習が革新的な方法で合成生物学を進化させていることを発見しよう。

二段階のアクティブラーニング手法が、データを少なくして音声認識の精度を向上させるよ。

この記事では、マシンラーニングにおける人間の入力を減らすための方法である健康的ラベリングについて話しています。

この研究は、ニューラルネットワーク技術を使って効率的なデータラベリングのための先進的な方法を探ってるよ。

研究は、機械学習と膨大なデータベースを使って革新的な光学材料を見つけることに焦点を当てている。

天文学研究に学生を巻き込むオンラインコースを見てみよう。

RoboGolfはロボットがミニゴルフを学んで適応するのを手伝うよ。

人間とAIを組み合わせた新しい方法で、効率的なテキスト分類ができるようになったよ。

量子アクティブラーニングはデータを選んでラベリングすることでモデルのトレーニングを強化する。

合成データはオンラインディスカッションでの立場検出の精度を高める。

オンライン天文学教育におけるアクティブラーニングの探求。

スマートホームで居住者のニーズに合わせた活動を認識する効果的なシステムを作ること。

分子ドッキングを通じて薬剤発見におけるアクティブラーニングの役割を探る。

ATLASは、アクティブラーニングと表現のシフトを使って地震データの選択を強化する。

時間とともに変化するシステムのデータ収集を改善する方法。

ベンチマークツールは、機械学習におけるアクティブラーニング戦略を進める。

柔軟な方法は、パフォーマンスに基づいてサンプル選択を調整することでモデルの学習を強化する。

エンティティ認識タスクでのアクティブラーニングアプローチを使ってデータラベリングを効率化する。

アクティブラーニングはデータラベリングプロセスを最適化することで星の分類を向上させる。

新しいアプローチがデータセットの圧縮とモデルのトレーニング効率を向上させる。

自動化を使った特許分析の効率的な方法を探る。

拡散方程式のためのDNN代理モデルを強化するためにアクティブラーニングを使った研究。

新しいアプローチが言語モデルのフィードバック収集を改善して、時間とコストを節約するよ。

新しいアプローチが大規模言語モデルを使ってグラフニューラルネットワークを強化する。

研究によると、アクティブラーニングがOCTA画像における目の病気を検出するAIの能力を高めることがわかったよ。

研究は、概念ボトルネックモデルを使って強化学習における人間のラベリングを最小限に抑えます。

効率的なモデリング技術は、エンジニアリング設計プロセスを向上させてコストを削減するよ。

アクティブラーニングが道徳的な好みの理解をどう改善できるかを調べる。

CDALBenchは、さまざまなアクティブラーニング手法を試すための信頼できるテスト環境を提供してるよ。

新しい方法が例の選択を改善して、モデルの学習をより良くする。

新しいフレームワークがアクティブラーニング技術を使って機械の音検出を強化する。

この記事では、モデルのパフォーマンスを向上させるためのアクティブラーニングにおける反実仮想データ拡張について話してるよ。

CLIPNALはコストを削減し、サンプル選択を改善することでアクティブラーニングを強化します。

アクティブラーニングが生物研究の実験をどう最適化するかを発見しよう。