Hongxin Wei

Esse artigo analisa os desafios e soluções relacionadas a rótulos barulhentos nos dados de treinamento.

Novo método melhora a confiabilidade das previsões do modelo em aplicações do mundo real.

Analisando como o barulho nos dados de pré-treinamento afeta o desempenho do modelo.

Melhorando a qualidade da geração de texto ao escolher exemplos mais limpos.

ADC organiza a criação de conjuntos de dados, melhorando a velocidade e a precisão em machine learning.