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Ergebnisse für “Classification”
Forschung

<h1>Label-basierte Distanzskalierung verbessert Few-Shot-Textklassifikation</h1> <p>In der Welt der Few-Shot-Textklassifikation, bei der Modelle unbekannte Klassen mit nur wenigen gelabelten Textproben erkennen sollen, gibt es ein zentrales Problem: Während des Trainings werden komplexe Algorithmen entwickelt, doch die gelabelten Stichproben, die im Test verwendet werden, werden zufällig ausgewählt. Dadurch erhalten die Modelle oft keine wirklichen Leitfäden, was zu Fehlklassifikationen führt.</p> <p>Die ne
arXiv – cs.LG
Forschung

KI-Modelle erkennen Multidrug-Resistenz bei Bakterien – LIME erklärt <p>Die zunehmende Multidrug-Resistenz (MDR) stellt Kliniker vor enorme Herausforderungen, weil die Behandlungsmöglichkeiten knapp sind und herkömmliche Suszeptibilitätstests lange dauern. In einer neuen Studie wurde ein interpretierbares Machine‑Learning‑Framework entwickelt, das MDR bei bakteriellen Isolaten anhand klinischer Merkmale und Antibiotikensensitivitätsprofile vorhersagen kann.</p> <p>Fünf Klassifikationsmodelle – Logistic

arXiv – cs.LG
Forschung

LLMs ermöglichen effiziente Few-Shot-Klassifizierung von Tabellen Die Web‑Welt bietet unzählige strukturierte Daten in Tabellenform – von Produktkatalogen über Wissensdatenbanken bis hin zu wissenschaftlichen Datensätzen. Diese Tabellen unterscheiden sich stark in Struktur und Semantik, was die Entwicklung einer einheitlichen Klassifikationsmethode erschwert. Gleichzeitig werden große Sprachmodelle (LLMs) immer stärker in Web‑Infrastrukturen eingesetzt, etwa für semantische Suche. Die zentrale Frage laute
arXiv – cs.AI