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Sur la génération d'exemples pour réduire le coût d'annotation
(2024-05-22)
L'apprentissage machine moderne s'appuie souvent sur l'utilisation de jeux de données massifs, mais il existe de nombreux contextes où l'acquisition et la manipulation de grandes données n'est pas possible, et le développement ...
Beyond the status quo in deep reinforcement learning
(2024-05-22)
L’apprentissage par renforcement profond (RL) a connu d’énormes progrès ces dernières
années, mais il est encore difficile d’appliquer le RL aux problèmes de prise de décision du
monde réel. Cette thèse identifie trois ...
Traitement automatique du langage naturel pour les textes juridiques : prédiction de verdict et exploitation de connaissances du domaine
(2024-05-22)
À l'intersection du traitement automatique du langage naturel et du droit, la prédiction de verdict ("legal judgment prediction" en anglais) est une tâche permettant de représenter la question de la justice prédictive, ...
Evaluating approaches to solving proportional sentence analogies
(2024-05-22)
L'analogie, c'est-à-dire une correspondance entre deux entités, est considérée une capacité de raisonnement importante. L'analogie proportionnelle, écrite $a:b::c:d$ et qui se lit ``$a$ est à $b$ ce que $c$ est à $d$'', ...
The role of continual learning and adaptive computation in improving computational efficiency of deep learning
(2024-05-22)
Au cours de la dernière décennie, des progrès significatifs ont été réalisés dans le domaine de l’IA, principalement grâce aux progrès de l’apprentissage automatique, de l’apprentissage profond et de l’utilisation de modèles ...
Towards an extension of causal discovery with generative flow networks to latent variables models
(2024-05-22)
Le raisonnement causal est au centre des facultés intellectuelles humaines qui nous permettent de transférer nos connaissances acquises dans des situations très différentes de l'expérience vécue à partir de peu de nouvelles ...
Enhancing factuality and coverage in summarization via referencing key extracted content
(2024-06-19)
Les résumés abstraits de dialogues permettent aux gens de comprendre rapidement les
aspects clés des conversations dont la synthèse nécessiterait autrement des efforts considérables.
Malgré les progrès considérables ...
Microservices identification in existing applications using meta-heuristics optimization and machine learning
(2024-06-19)
L’architecture en microservices met en évidence de multiples avantages pour les entreprises
et les développeurs. Cela explique pourquoi de nombreuses entreprises technologiques choisissent
de migrer leurs logiciels d’une ...
Deep learning algorithms for database-driven peptide search
(2024-06-19)
Modern proteomics – the large-scale analysis of proteins (Graves and Haystead, 2002) – relies heavily on the analysis of complex raw experimental, time series-like data. In a typical shotgun mass spectrometry workflow where ...
Building sample-efficient reinforcement learning
(2024-06-19)
L’efficacité des données est un défi clé pour l’apprentissage par renforcement profond (DRL), limitant souvent son utilisation aux environnements où des quantités illimitées de données simulées sont disponibles. J’envisage ...