Suche nach ML-Modell | meineki.news

Neues ML-Modell M=oLe liefert Coupled-Cluster-Genauigkeit mit geringem Aufwand

Die Dichtefunktionaltheorie (DFT) ist die am häufigsten genutzte Methode zur Berechnung molekularer Eigenschaften, doch ihre Genauigkeit re…

arXiv – cs.LG 25.02.2026 05:00

Forschung

X-Blocks: Sprachliche Bausteine für Erklärungen autonomer Fahrzeuge

The user says "Übersetze den folgenden Inhalt präzise ins Deutsche." But the content is already in German. So maybe it's a trick: The conte…

arXiv – cs.AI 17.02.2026 05:00

Forschung

Tempora: Neue Bewertungsplattform für Echtzeit-Adaptation von ML-Modellen

Die neu veröffentlichte Studie „Tempora: Characterising the Time-Contingent Utility of Online Test-Time Adaptation“ stellt ein umfassendes…

arXiv – cs.LG 09.02.2026 05:00

Forschung

Wie Unsicherheit in ML die Robustheit von Gegenfaktischen Erklärungen beeinflusst

Künstliche Intelligenz liefert immer mehr Erklärungen zu ihren Entscheidungen. Gegenfaktische Erklärungen, die minimale Änderungen an Einga…

arXiv – cs.LG 03.02.2026 05:00

Forschung

Erklärbarkeit von ML-Modellen: Ungewissheit bei Entscheidungspunkten erklärt

In kritischen Entscheidungsprozessen, in denen maschinelles Lernen eingesetzt wird, gilt die Erklärbarkeit von Modellen als entscheidendes…

arXiv – cs.LG 03.02.2026 05:00

Forschung

SCALAR-Benchmark prüft Halluzinationen und Konsistenz in Material-ML-Modellen

Wissenschaftler haben ein neues Benchmark namens SCALAR entwickelt, das die Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen in der Materialwissenscha…

arXiv – cs.LG 02.02.2026 05:00

Forschung

<h1>ML-Modelle übertreffen VLM/LLM bei medizinischer Klassifikation</h1> <p>Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository hat gezeigt, dass klassische Machine‑Learning‑Modelle in vielen medizinischen Klassifikationsaufgaben immer noch die Nase vorn haben. Die Forscher haben vier öffentlich verfügbare Datensätze – sowohl Text- als auch Bilddaten – genutzt, um die Leistung von traditionellen ML‑Ansätzen mit modernen Vision‑Language‑Modellen (VLMs) und Large Language Models (LLMs) zu vergleichen.</p> <p>Für jede A

arXiv – cs.AI 26.01.2026 05:00

Forschung

Bayesscher Ansatz zur Erkennung von Fehllabels in ML-Modellen

Maschinelles Lernen ist besonders anfällig für schlechte Ergebnisse, wenn die Trainingsdaten fehlerhafte Labels enthalten. Selbst bei sorgf…

arXiv – cs.LG 16.01.2026 05:00

Forschung

<p>Gezielte Distillation: Domänenexperten aus großen ML-Modellen extrahieren</p> <p>In der Welt der künstlichen Intelligenz geht es oft darum, die Leistungsfähigkeit großer, komplexer Modelle – die sogenannten „Lehrer“ – auf kleinere, ressourcenschonende Varianten zu übertragen. Diese Technik, bekannt als Knowledge Distillation, ist besonders wichtig, wenn Modelle in Umgebungen mit begrenzter Rechenleistung eingesetzt werden sollen.</p> <p>Ein häufiges Problem dabei ist, dass nur ein kleiner Teil der gesamt

arXiv – cs.LG 12.01.2026 05:00

Forschung

ML-Modell kombiniert klassische PCM-Methoden mit Graph-Lernen

Ein neues Machine‑Learning‑Modell für die Vervollständigung von spärlichen Paarvergleichsmatrizen (PCMs) wurde auf arXiv veröffentlicht. Da…

arXiv – cs.LG 09.01.2026 05:00

Forschung

Neues ML-Modell verbessert lokale Kohlenstoffbilanz in Landwirtschaft

Eine aktuelle Veröffentlichung auf arXiv präsentiert ein innovatives Machine‑Learning‑Framework, das die Quantifizierung des Kohlenstoffkre…

arXiv – cs.LG 19.12.2025 05:00

Forschung

ML-Modelle für Ernteerträge in Deutschland: Generalisierung im Fokus

Eine neue Untersuchung aus dem arXiv-Repository beleuchtet die Leistungsfähigkeit und Erklärbarkeit von maschinellen Lernmodellen, die Ernt…

arXiv – cs.LG 18.12.2025 05:00

Forschung

Hybrid-Physik-ML-Modell liefert FO-Flussvorhersagen mit Unsicherheitsanalyse

Vorwärtsosmose (FO) gilt als vielversprechende, energieeffiziente Membrantrenntechnologie, doch die genaue Modellierung des Wasserflusses (…

arXiv – cs.LG 12.12.2025 05:00

Forschung

Fairness-Optimierung verändert Erklärungen von ML-Modellen im Gesundheitswesen

Ein neues arXiv‑Paper zeigt, dass die Einführung von Fairness‑Constraints in maschinellen Lernmodellen nicht nur die Genauigkeit, sondern a…

arXiv – cs.LG 03.12.2025 05:00

Forschung

ABLE: Adversarial Pairs ermöglichen stabile lokale Erklärungen von ML-Modellen

Maschinelles Lernen wird zunehmend in kritischen Bereichen eingesetzt, bleibt jedoch oft ein „Black‑Box“-Phänomen, weil die Entscheidungspr…

arXiv – cs.LG 01.12.2025 05:00

Forschung

Neues Verfahren prüft, ob ML-Modelle die Datenstruktur widerspiegeln

Ein neues Papier auf arXiv präsentiert ein einfaches, rechnerisch effizientes Verfahren, mit dem überprüft werden kann, ob ein Machine‑Lear…

arXiv – cs.LG 01.12.2025 05:00

Forschung

Tiny XGBoost: Leichtgewichtiges ML-Modell für Echtzeit‑Luftqualitätsvorhersage

Eine neue Studie aus dem arXiv‑Repository zeigt, dass ein kompakter XGBoost‑Regressionsalgorithmus die Konzentrationen von Kohlenmonoxid (C…

arXiv – cs.LG 01.12.2025 05:00

Forschung

WildfireGenome: ML erklärt lokale Feuerrisiko-Faktoren und regionale Unterschiede

Eine neue Studie namens WildfireGenome nutzt erklärbares maschinelles Lernen, um die lokalen Treiber von Waldbrandrisiken zu identifizieren…

arXiv – cs.LG 18.11.2025 05:00

Forschung

Datenqualität entscheidet: Wie Fehler ML-Modelle für Kreditrisikobewertung schwächen

In der heutigen Kreditvergabe spielen maschinelle Lernmodelle eine immer größere Rolle. Ihre Leistungsfähigkeit hängt jedoch stark von der…

arXiv – cs.LG 17.11.2025 05:00

Forschung

Kostenlose Gruppendurchschnittung steigert Genauigkeit physikalischer ML-Modelle

Viele maschinelle Lernaufgaben in den Naturwissenschaften sind exakt symmetrie‑equivariant. Trotzdem werden equivariant‑Methoden selten ein…

arXiv – cs.LG 14.11.2025 05:00

Produkt

Serverless-Deployment für Amazon SageMaker Canvas-Modelle

In diesem Beitrag zeigen wir, wie Sie ein in SageMaker Canvas erstelltes ML-Modell mit SageMaker Serverless Inference bereitstellen können…

AWS – Machine Learning Blog 21.10.2025 20:03

Forschung

Quanten-Codegeneration neu gedacht: LLMs und Retrieval-Augmented Generation

In einer wegweisenden Studie wird gezeigt, wie große Sprachmodelle (LLMs) in Kombination mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) die Trans…

arXiv – cs.AI 01.09.2025 05:00

Forschung

Multimodales ML-Modell beschleunigt Leistungsvorhersage von Autoschädelrahmen

Ein neues multimodales Machine‑Learning‑Modell ermöglicht es Fahrzeugdesignern, die Leistung von Autoschädelrahmen ohne aufwändige Simulati…

arXiv – cs.LG 29.08.2025 05:00

Forschung

TOAST: Schnelles, skalierbares Auto-Partitionieren von ML-Modellen

Die neueste Veröffentlichung auf arXiv (2508.15010v1) stellt TOAST vor – ein automatisiertes Partitionierungssystem, das große Machine‑Lear…

arXiv – cs.LG 22.08.2025 05:00

Forschung

Neues ML-Modell erkennt frühzeitig Nierenversagen bei Leberzirrhose-Patienten

Ein neues, interpretierbares Machine‑Learning‑Modell verspricht, akutes Nierenversagen (AKI) bei kritisch kranken Patienten mit Leberzirrho…

arXiv – cs.LG 15.08.2025 05:00

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ABLE: Adversarial Pairs ermöglichen stabile lokale Erklärungen von ML-Modellen

Neues Verfahren prüft, ob ML-Modelle die Datenstruktur widerspiegeln

Tiny XGBoost: Leichtgewichtiges ML-Modell für Echtzeit‑Luftqualitätsvorhersage

WildfireGenome: ML erklärt lokale Feuerrisiko-Faktoren und regionale Unterschiede

Datenqualität entscheidet: Wie Fehler ML-Modelle für Kreditrisikobewertung schwächen

Kostenlose Gruppendurchschnittung steigert Genauigkeit physikalischer ML-Modelle

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Multimodales ML-Modell beschleunigt Leistungsvorhersage von Autoschädelrahmen

TOAST: Schnelles, skalierbares Auto-Partitionieren von ML-Modellen

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