データ拡張 に関する最新の記事

AIモデルのための視覚データのバイアスを特定して減少させるフレームワーク。

注意の違いを理解することで、言語モデルの学習が向上するよ。

新しい方法で、高度なアルゴリズムを使って遠いエクソプラネットの検出が改善されてるよ。

新しいAIアプローチが、異なる画像条件での腺癌の診断を改善します。

スパイキングニューラルネットワークと人工ニューラルネットワークのプライバシー脅威を比較した研究。

現代技術を使った攻撃的な言語の自動検出に関する研究。

重み付きテストタイムオーギュメンテーション法で予測を強化する。

新しいトレーニング方法が特定の物体識別のための画像セグメンテーションを改善する。

現代の技術が絶滅危惧種のスコルト・サーミ語の保存を助けてるよ。

機械学習がラマン分光法を使った魚の生化学分析を向上させる。

PV-faultNetは、太陽光パネルの欠陥を効率的に特定するスマートなソリューションを提供してるよ。

絵文字分類器がモバイルデバイスでのテキストをどうやって盛り上げるか学ぼう。

ワンショットGANを使って医療画像における希少疾患の検出を改善する。

この記事では、イベントデータの変化を特定するための新しい方法を紹介するよ。

SimCLRは、視覚タスクにおいてラベルのないデータを使ってモデルのトレーニングを強化するんだ。

研究者たちは、カメラなしで音波を使って人間のポーズを推定してるよ。

この研究は、胸部X線を使って肺炎を診断するためのAIモデルを比較してるんだ。

限られたデータを活かして言語モデルを最大限に活用する方法を学ぼう。

物理ベースの方法を使って、偏光画像の精度を向上させる。

セグメンテーションは、正確な脳画像と診断にはめっちゃ重要だよ。

AIツールがマラリアの診断を改善して、より良いヘルスケアの結果をもたらしてるよ。

新しい手法が、いろんな場面でコンピュータが個人を認識するのを改善してるよ。

元のデータなしでモデルがどうやって学ぶかを探ってるよ。

WiFi信号を使って人の行動を認識することができるよ、インターネット接続を超えてね。

データ増強がリソースが少ない分野でNERモデルをどう改善できるか見てみよう。

フェデレーテッドラーニングがアクティビティ認識をどう向上させるか、データの課題にも対応しながら探ってみよう。

機械の顔の感情認識精度を向上させるために合成データを使う。

新しい方法が、身元確認のためのモデルをトレーニングするためのリアルなデータを生成する。

LLMを使ってソーシャルメディアでグリーンプラクティスを分類して促進する。

AeroGenはリモートセンシングの物体検出を向上させるために合成画像を生成するよ。

新しい方法で機械学習の異常検知が改善される。

ガウシアンミクスチャモデルがデータ拡張を通じてGNNのパフォーマンスをどう向上させるかを学ぼう。

歴史的な楽譜をコンピュータが読み取る方法を発見しよう。

高度な画像技術を使って歯の構造のセグメンテーションを改善する。

多スペクトル物体検出の精度を高める革新的な方法を探る。

革新的な技術を使ってタイの金融のための専門モデルを作成中。

Wafer2Spikeは効率的なウェハーマップ分析でチップ生産を改善するよ。

SEMU-Netは、シリコンフォトニックデバイスの製造を強化するよ。

新しい手法が心臓疾患の分類のための画像分析を改善してるよ。

直接カラーリングが機械学習プロセスをどうやって向上させるか発見しよう。