データサイエンス に関する最新の記事

トレーニングインスタンスの慎重な選択を通じてRLエージェントを最適化する研究。

低ランク近似が大きな行列をどう簡略化して計算を楽にするかを学ぼう。

この記事では、ベイズ法がニューラルネットワークの予測に対する信頼性をどう向上させるかについて話してるよ。

新しいモデルが、さまざまな条件で自動運転車の軌道予測を向上させる。

患者データ収集を最適化して、より良い健康結果を得る方法。

CycleMixは、AIモデルのパフォーマンスを向上させるために画像スタイルをミックスするんだ。

LIARは再トレーニングなしでモデルをプルーニングする新しい方法を提供し、効率とパフォーマンスを向上させるんだ。

新しい方法は、作業者の行動に注目することで、クラウドソーシングにおける真実推論を強化する。

プロセスマイニングタスクでLLMを評価するための新しいツール。

新しいモデルが深層学習を活用して、表形式データ分析のパフォーマンスを向上させる。

海洋データの品質と統合を支える新しいアーキテクチャ。

RAGはデータ取得とテキスト生成を組み合わせて、言語モデルのパフォーマンスを向上させるんだ。

新しいフレームワークが、特に騒がしい環境で顔と声のつながりを改善するよ。

この記事では、時系列データの不確実性をよりよく予測するための方法について話してるよ。

MetaAugは、革新的なデータ変換を通じてPTQの過学習を減らすよ。

ニューラルネットワークが特徴を組み合わせて複雑な関係を表現する方法を見てみよう。

リソースの使用を減らしながらLLMのパフォーマンスを向上させる新しい方法。

半合成トランスフォーマーを使ったニューラルネットワーク理解の新しいアプローチ。

ChatQA 2は長文処理や情報検索の性能を向上させたよ。

新しい方法が組織サンプル分析のための合成データを改善する。

新しい理論がAIの継続学習と忘却に関する洞察を明らかにした。

高度なチャットベースのAIシステムを訓練するための強力なデータセット。

新しいデータセットがAIの緊急患者ケアと意思決定を改善するのを助ける。

テンソルネットワークが量子機械学習を向上させる役割を探る。

新しい方法がデータセットの蒸留を改善して、モデルのトレーニング効率を高めるんだ。

実世界のデータのバリエーションに対するTTA手法改善の研究。

過剰パラメータ設定でDNNが関数をどう回復するかを探る。

新しいデータセットとモデルが手話コミュニケーションを改善するよ。

フィーチャーインバージョンと最大エントロピーが元のデータを復元するのにどう役立つかを学ぼう。

新しい方法でコミュニケーションコストが減って、データサイエンスの計算が速くなるよ。

新しいクラスを学ぶのに役立ちつつ、古い知識を保持する新しい方法。

天気予報における異なるDLWPモデルの効果に関する研究。

MC-PanDAを紹介するよ。難しい環境でのパノプティックセグメンテーションを改善するためのやつだ。

モデルサイズがデータからテキスト生成のパフォーマンスに与える影響を調べる。

特定の分野に合わせた小さいモデル、例えば医療とか、すごく可能性があるね。

新しい方法が、動的な特徴と静的な特徴を分けることで、動画の理解を向上させるんだ。

360VFIの紹介、360度の動画品質と体験を向上させるためのものだよ。

TTSとリアルデータを組み合わせると、音声認識システムが効果的に向上するよ。

早期退出が自然言語処理モデルの効率をどう改善するかを学ぼう。

新しいモデルは、個々の要素に注目することで複雑なシステムについての洞察を提供する。