Métodos eficazes para gerenciar rótulos ruidosos em dados de alta dimensão para uma classificação melhor.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Métodos eficazes para gerenciar rótulos ruidosos em dados de alta dimensão para uma classificação melhor.
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Novo método melhora a precisão da segmentação de imagem usando classificação baseada em patch.
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Um novo método melhora a classificação apesar de rótulos barulhentos e conjuntos de dados desbalanceados.
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Este artigo fala sobre métodos de re-treinamento usando previsões de modelos pra melhorar a precisão.
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Um jeito de melhorar o desempenho do modelo, mesmo com rótulos de dados errados.
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Descubra como a CleaR melhora o desempenho da IA filtrando dados ruins.
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Veja como o CitL melhora a precisão dos modelos de aprendizado de máquina.
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Um novo método pra lidar com rótulos barulhentos nos dados pra melhorar a precisão do modelo.
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Uma nova abordagem melhora a habilidade do aprendizado de máquina em lidar com rótulos ruidosos.
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O CUFIT ajuda modelos a aprender melhor em meio a rótulos barulhentos na análise de imagens.
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Descubra como a CAT melhora o aprendizado de máquina com estratégias de dados inovadoras.
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Saiba como o OGC ajuda modelos de aprendizado de máquina a lidarem com dados barulhentos de forma eficiente.
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Esse relatório fala sobre o impacto de rótulos bagunçados nos modelos de machine learning.
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Descubra como o CRoF lida com rótulos bagunçados em aprendizado de máquina de forma eficiente.
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Um novo método melhora a precisão no mapeamento do uso da terra ao lidar com rótulos confusos.
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