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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, ...