複数の画像やテキストの解釈 Artificial Intelligence - Section 264
医療界はAIに備えているのか? 医師、コンピューターサイエンティスト、政策立案者たちは、慎重な楽観主義を示しています
人工知能の会話が今では主流となり、2023年のMIT-MGB AI Curesカンファレンスの参加者数は過去の年に比べ倍増しました
進歩のために曲を作るためのデータ利用
シニアのアナニヤ・グルムルシは、音楽の才能を数学とコンピューターサイエンスの学習に加え、データを社会変革のために利用...
研究者たちは、画像内の似たような材料を特定するためにAIを使用しています
この機械学習の手法は、ロボットのシーン理解、画像編集、オンライン推薦システムに役立つことができます
動作の良さを把握する確率的AI
人工知能がデータをどの程度正確に説明できているかを推定することは、今まで以上に重要です
AIを利用して、科学者たちは、抗薬剤耐性感染症に対抗できる薬剤を発見しました
機械学習アルゴリズムは、多くの病院の環境に潜むAcinetobacter baumannii菌を殺す化合物を特定しました
IDSSの影響力を祝う
MITでの2日間の会議で、創設ディレクターのMunther Dahlehが退任に備えて、データ、システム、社会研究所の影響について反省...
不確実な現実世界の状況においてマシンを効果的にトレーニングするための方法
研究者たちは、自己学習すべき時と、教師に従うべき時を判断するアルゴリズムを開発しました
新しいツールが人々がAIモデルを評価するための適切な方法を選択するのを支援します
適切な方法を選択することで、ユーザーはモデルの振る舞いをより正確に把握し、その予測を正しく解釈するための準備ができます
ドライバーレスへの推進
シンディ・アレハンドラ・ヘレディアは、テキサス州ラレドからの道のりを経て、MITの自律走行車チームのリーダーシップを担当...
ラベルなしでオーディオビジュアル学習をスケーリングする
新しいマルチモーダル技術は、主要な自己教師あり学習手法をブレンドして、人間に似た学習を行います

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