Ismail Ben Ayed

Esse artigo fala sobre o papel do aprendizado com poucos exemplos em acelerar a descoberta de medicamentos.

O LP++ melhora a adaptação de modelos de visão-linguagem, especialmente em cenários de aprendizado com poucos exemplos.

Um método que melhora as tarefas de segmentação com requisitos mínimos de treinamento.

Um novo método melhora os modelos de visão-linguagem sem precisar de um treinamento complicado.

O TransCLIP melhora as previsões ao integrar dados visuais e textuais em Modelos de Visão-Linguagem.

Apresentando um novo método para melhorar a generalização de domínio em aprendizado de máquina.

Este artigo aborda problemas de má calibração em modelos de visão-linguagem e oferece soluções.

Novo método melhora a precisão na classificação de cenas de sensoriamento remoto usando relações contextuais.

Um novo método melhora a classificação de tecidos cancerígenos usando modelos de visão-linguagem.

Aumentando a precisão do robô em reconhecer novas imagens usando técnicas de palavras espertas.

Aprenda sobre modelos de base e como a previsão conformal garante resultados confiáveis.

Explore como o aprendizado de poucos exemplos e o desdobramento otimizam a adaptabilidade da IA com dados mínimos.