Artigos mais recentes para Aumento de Dados

O FrameFlow impulsiona o design de proteínas ao aumentar a diversidade e a funcionalidade dos suportes.

Este estudo analisa como a ML melhora a seleção de variáveis na computação simbólica.

Uma imersão profunda nos Modelos de Difusão com Denoising e sua simplificação pra melhorar o aprendizado de representação.

Uma abordagem de aprendizado auto-supervisionado melhora a análise de fibras nervosas em imagens do cérebro.

Esse trabalho examina como os LLMs melhoram a detecção de vulnerabilidades em código Java.

Usando métodos de ML pra melhorar a detecção da Doença de Alzheimer através de estratégias de dados.

Pesquisadores melhoram a precisão da classificação de sons cardíacos usando métodos de aumento de dados por codec.

O CAMBranch melhora a otimização em Programação Linear Inteira Mista com técnicas de aprendizado de máquina.

Os pesquisadores melhoram o desempenho do modelo aumentando a variedade de dados com métodos de aumento de dados inovadores.

Este estudo melhora o desempenho de GNN através de explicações de gráfico eficazes.

Uma nova abordagem pra integrar diferentes insights culturais nos modelos de linguagem.

Entendendo como construir sistemas de aprendizado de máquina mais confiáveis contra ameaças adversariais.

Um novo framework melhora a busca conversacional ao aprimorar a geração de dados diversos.

Melhorando modelos de texto-para-SQL ao integrar diferentes maneiras de fazer perguntas.

Esse artigo explora como a augmentação de dados melhora o aprendizado em aprendizado por reforço profundo.

Estudo mostra que a augmentação de áudio pode melhorar o reconhecimento de fala em línguas de baixo recurso.

Investigando áudio deepfake pra melhorar modelos de transcrição pra línguas menos comuns.

Aumentação de hiperaresta melhora as GNNs ao captar relações complexas nos dados.

Esse artigo explora como a geração de comentários melhora as habilidades de programação dos grandes modelos de linguagem.

Este artigo discute os desafios e soluções na performance do aprendizado por reforço visual.

Melhorando a compreensão de imagens e texto pelos computadores através de técnicas de treinamento avançadas.

Explorando técnicas de aumento de dados e como elas impactam os modelos de PNL.

Um novo método ajuda robôs a aprender tarefas usando dados simulados.

Explorando o papel do ChatGPT na monitorização da segurança de medicamentos através da extração de eventos.

MOVE integra dados biológicos pra melhorar a pesquisa e as estratégias de tratamento do câncer.

Um novo método melhora o aprendizado de máquina de dados áudio-visuais.

Uma nova abordagem melhora a detecção de ameaças cibernéticas sutis usando métodos avançados de dados.

Um novo método melhora o reconhecimento de som e a localização da fonte sem precisar de rótulos.

Esse artigo fala sobre como melhorar previsões usando interpolação fractal em modelos de machine learning.

Explorando os avanços na legendagem automática de áudio e seu impacto na acessibilidade.

Uma olhada nos métodos de RAG e ajuste fino pra melhorar o desempenho dos LLMs em tópicos raros.

Aumentação da base de Fourier auxiliar melhora a robustez da imagem em modelos de visão computacional.

Analisando como as técnicas de aumento de dados afetam o desempenho do modelo em diferentes classes.

O MolNexTR melhora o reconhecimento de estruturas químicas a partir de imagens com técnicas avançadas.

Novas técnicas melhoram a precisão da segmentação em radiografias de tórax.

Essa pesquisa analisa o desequilíbrio espectral pra melhorar a equidade em modelos de classificação de aprendizado de máquina.

Aprenda como cabeçotes de projeção melhoram modelos de aprendizado de máquina.

Este estudo investiga o papel de exemplos sintéticos na verificação de autoria.

Analisando o papel da augmentação de dados versus aprendizado contrastivo nas recomendações.

Métodos inovadores melhoram a análise de séries temporais através de automação e aprendizado de máquina.