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Este artigo examina métodos de aumento de dados para classificação de texto em português brasileiro.

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Um olhar sobre como a invariância na aprendizagem melhora os sistemas de reconhecimento de objetos.

Analisando como a augmentação de dados afeta métodos de detecção de anomalias usando diversas técnicas.

Este estudo investiga o desempenho de classificadores com alterações de imagem guiadas por texto.

Melhorando os sistemas de VQA pra ter uma compreensão melhor das imagens e fazer perguntas variadas.

Dados sintéticos oferecem soluções para privacidade, equidade e limitações de dados em aprendizado de máquina.

Este estudo usa redes neurais pra classificar estrelas, galáxias e quasares no universo.

Um novo sistema identifica diferentes variedades de rosa pra ajudar os agricultores.

Um novo método melhora o diagnóstico de pedras nos rins com explicações claras.

Novos métodos melhoram a comunicação através da tecnologia de reconhecimento de linguagem de sinais.

Novos métodos melhoram a precisão da classificação para dados de séries temporais.

Pesquisadores desenvolvem o conjunto de dados LIPSFUS para melhorar sistemas de leitura labial.

Uma nova abordagem pra traduzir imagens panorâmicas usando estilos tradicionais.

Aprenda como a augmentação de dados melhora o desempenho de machine learning com dados desbalanceados.

Um novo método para melhorar a segmentação de imagens médicas usando redes 3D equivariantes em escala.

Explorando dois métodos pra treinar MLPs com dados simétricos.

Um sistema que detecta violações de capacete na hora usando tecnologia avançada.

Novo método melhora modelos de deep learning sem ajustes complicados.

Combinando OCR e LSTM pra resultados de tradução melhores.

Um estudo que examina a confiabilidade das explicações visuais em redes neurais.

Um novo método melhora a augmentação de dados para treinar modelos e ter um desempenho melhor.

Uma nova abordagem combina adaptação de domínio e aumento de dados pra melhorar a estimativa de qualidade de tradução.

Aprenda como a augmentação de dados causal pode melhorar conjuntos de dados limitados em machine learning.

Explorando aprendizado auto-supervisionado pra análise eficiente de imagens de satélite.

Um novo método melhora a análise de imagens em histopatologia através da geração de dados sintéticos.

Um estudo comparando técnicas de aumento de dados pra melhorar modelos de visão computacional.

Novos métodos em FER usando Redes Neurais Espinhosas buscam consumir menos energia.

Pesquisadores melhoram a extração dos apitos das baleias usando métodos de dados avançados.

Pesquisadores desenvolvem o DeformableFormer pra melhorar a avaliação de amostras de tecido pancreático.

GEDI combina métodos generativos e discriminativos pra melhorar o aprendizado de máquina.

Estratégias para melhorar o desempenho do modelo em conjuntos de dados desbalanceados.

Uma nova maneira de melhorar a detecção de poses mesmo com obstruções.

O MixPro melhora o treinamento de modelos de imagem, aumentando o desempenho e a robustez para Vision Transformers.

Este estudo melhora a precisão da segmentação semântica usando várias arquiteturas de modelo.

Pesquisadores estão enfrentando a detecção de sexismo online usando modelos de linguagem avançados.

Aprenda como o ChatGPT gera dados de treinamento pra melhorar modelos de aprendizado de máquina.

Pesquisadores melhoram os métodos de detecção de técnicas de persuasão em artigos de notícias usando aumento de dados.

Uma abordagem unificada pra melhorar o aprendizado de representação tátil pra robôs.