WeiPer melhora a detecção de dados fora de distribuição em modelos de machine learning usando ajustes de peso.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
WeiPer melhora a detecção de dados fora de distribuição em modelos de machine learning usando ajustes de peso.
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Examinando como rótulos em distribuição afetam a detecção fora de distribuição em aprendizado de máquina.
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Este artigo fala sobre como ampliar as janelas de contexto em modelos de linguagem usando vetores posicionais.
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Uma nova abordagem pra aumentar a precisão da detecção em 3D em ambientes que mudam.
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Explorando segurança, confiabilidade e questões éticas em modelos de linguagem.
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Um novo método ajuda os carros autônomos a lidarem com mudanças rápidas de forma segura.
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Apresentando o Ludor, uma estrutura que melhora o aprendizado por reforço offline através da transferência de conhecimento.
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Um novo conjunto de benchmarks ajuda a avaliar atalhos de raciocínio na inteligência artificial.
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Insights sobre os desafios do aprendizado de máquina em prever propriedades dos materiais.
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Um novo método melhora a otimização de design usando dados existentes.
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Um novo método melhora a clareza das previsões em classificadores softmax para áreas críticas.
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Novo método melhora a precisão da previsão visual através da representação de objetos.
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Explore o impacto de dados fora da distribuição no desempenho de aprendizado de máquina.
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O LAPT simplifica a detecção OOD, melhorando a confiança da IA em situações incertas.
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Apresentando o ESCAPE, um framework que melhora a precisão e a velocidade da pose humana em 3D.
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A pesquisa busca melhorar a confiabilidade da IA e a eficiência energética em várias aplicações.
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Aumento de teste melhora a análise de imagem para doenças gastrointestinais.
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Apresentando um método pra avaliar modelos de IA em dados que nunca viram de forma mais eficaz.
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Explorando como dados ruidosos afetam o desempenho do modelo em dados não vistos.
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Novos métodos melhoram modelos de aprendizado de máquina pra detectar melhor amostras incomuns em conjuntos de dados desbalanceados.
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Explorando as questões de incerteza epistêmica nos métodos de Aprendizado Profundo Bayesiano.
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Combinar métodos existentes melhora a detecção OOD para aplicações de machine learning mais seguras.
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Aumentando a precisão em imagens médicas através da detecção fora da distribuição.
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Uma olhada no pacote py-ciu para explicar as escolhas da IA de forma clara.
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Novos métodos melhoram as previsões das propriedades dos materiais usando técnicas de aprendizado de máquina.
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InfoIGL melhora o desempenho das redes neurais gráficas em diferentes ambientes de dados.
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Explorando priors flexíveis pra melhorar as previsões em modelos Bayesian Last Layer.
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A SONA cria outliers desafiadores pra melhorar o treinamento de modelos em machine learning.
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INK oferece um jeito confiável de identificar amostras fora da distribuição em aprendizado de máquina.
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Um novo método integra a ajuda humana pra melhorar o aprendizado OOD em modelos de machine learning.
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O SOOD-ImageNet enfrenta desafios na visão computacional relacionados a mudanças nos significados das imagens.
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Um novo framework melhora a detecção de objetos identificando instâncias fora da distribuição usando protótipos.
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Um novo método ajuda modelos a se adaptarem a dados do mundo real inesperados.
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Uma nova abordagem melhora a capacidade da IA de lidar com dados incomuns.
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Um novo método simplifica a remoção de conteúdo indesejado em conjuntos de dados visuais.
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Robôs aprendem a lidar com situações complicadas com a Recuperação Centrada em Objetos.
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Uma abordagem baseada em grafo pra melhorar o aprendizado de máquina em ambientes dinâmicos.
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Desaprender ajuda os modelos de IA a esquecer informações específicas sem perder habilidades importantes.
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Uma nova abordagem pra melhorar a detecção de OOD em modelos de aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora a detecção de dados desconhecidos em modelos de aprendizado profundo.
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