データサイエンス に関する最新の記事

医療データ研究における多様性とバイアスを探って、その影響を考える。

新しい方法でオフライン強化学習のトレーニングデータが改善される。

この研究では、量子化学における基底状態計算を向上させるためにNNBFを紹介してるよ。

ソースデータの類似性と多様性が予測精度にどう影響するかを調べる。

ノイズの多い環境での多項式回帰の革新的な手法。

この記事では、ディープラーニングが医療の生存分析における予測をどのように改善するかについて探ります。

センサー監視におけるデータの信頼性と品質を向上させる研究。

欠損データに対処するための方法として、分数ブラウン運動を使う。

知識グラフがAIの説明可能性やユーザーの理解をどう向上させるかを探る。

この記事は、大規模言語モデルにおける古い知識の課題について調べてるよ。

新しい技術が心臓病の予測や個別化治療の選択肢を改善してるよ。

この論文では、コンテキストバンディットシナリオにおける意思決定を改善するためのアルゴリズムについて話してるよ。

センサーを使って移動データのラベリングを簡略化するために言語モデルを活用。

マイナーな入力の変化にうまく対応できるコード生成モデルの強化。

敵対的攻撃とそれが機械学習モデルに与える影響について学ぼう。

新しい方法で3Dオブジェクトのキャプション品質が向上するよ。

言語の不均衡が多言語モデルのパフォーマンスをどう向上させるかを発見しよう。

この記事では、宇宙望遠鏡と機械学習を使ってブラックホールを特定する方法について探っているよ。

合成データ生成手法を評価するための構造化フレームワーク。

効果的なバックボーントレーニング技術を通じて、少数ショット学習を強化する研究。

画像生成の質とトレーニングの安定性を向上させる新しい方法。

追加トレーニングなしでLLMが回帰をどのように行うかを調べる。

適応的公平表現学習は、個々のユーザーのニーズに合わせた公正で正確なおすすめを提供するよ。

重要度の重み付けが、いろんな課題における機械学習のパフォーマンスをどう向上させるかを学ぼう。

ディープラーニングは、パーソナライズされた学習や高度な評価方法を通じて教育を形作ってるよ。

新しいフレームワークが、すべてのユーザーの興味に対してより良いおすすめを提供するよ。

E3フレームワークは、限られたデータを使ってリアルな合成画像の検出を向上させる。

COCONutは、画像セグメンテーションデータセットの品質と精度を向上させるよ。

新しい方法で3D医療画像のセグメンテーションが最小限の注釈で改善される。

新しいデータセットが大腸癌のスクリーニングにおけるAIの向上を目指してるよ。

新しい方法が詳細な関連スコアを使って情報検索のランキングを改善するんだ。

新しい方法が人間のフィードバックを使って機械学習の効率を向上させる。

GPU技術が動的ネットワークのPageRank効率をどう改善するかを見つけよう。

この作業は、ドイツ語とバイエルン語の翻訳を改善することに焦点を当てている。

研究者たちは、機械学習のバイアスを防ぐために、バランスの取れた合成データを生成することを目指している。

学習リストはコンピュータが複数の答えを提供できるようにして、AIシステムの精度を向上させるんだ。

言語モデルの出力を良くするための事例選択を改善する新しいアプローチ。

意味的な知識と構造的な知識を統合することで、知識グラフにおけるエンティティタイプの精度が向上するよ。

新しい方法が、性能を落とさずに機械学習の公平性を向上させることを目指している。

電子健康記録を使った精神病検出方法の研究。