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A pesquisa busca melhorar a confiabilidade da IA e a eficiência energética em várias aplicações.

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Explorando como dados ruidosos afetam o desempenho do modelo em dados não vistos.

Novos métodos melhoram modelos de aprendizado de máquina pra detectar melhor amostras incomuns em conjuntos de dados desbalanceados.

Explorando as questões de incerteza epistêmica nos métodos de Aprendizado Profundo Bayesiano.

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Aumentando a precisão em imagens médicas através da detecção fora da distribuição.

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Novos métodos melhoram as previsões das propriedades dos materiais usando técnicas de aprendizado de máquina.

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Explorando priors flexíveis pra melhorar as previsões em modelos Bayesian Last Layer.

A SONA cria outliers desafiadores pra melhorar o treinamento de modelos em machine learning.

INK oferece um jeito confiável de identificar amostras fora da distribuição em aprendizado de máquina.

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O SOOD-ImageNet enfrenta desafios na visão computacional relacionados a mudanças nos significados das imagens.

Um novo framework melhora a detecção de objetos identificando instâncias fora da distribuição usando protótipos.

Um novo método ajuda modelos a se adaptarem a dados do mundo real inesperados.

Uma nova abordagem melhora a capacidade da IA de lidar com dados incomuns.

Um novo método simplifica a remoção de conteúdo indesejado em conjuntos de dados visuais.

Robôs aprendem a lidar com situações complicadas com a Recuperação Centrada em Objetos.

Uma abordagem baseada em grafo pra melhorar o aprendizado de máquina em ambientes dinâmicos.

Desaprender ajuda os modelos de IA a esquecer informações específicas sem perder habilidades importantes.

Uma nova abordagem pra melhorar a detecção de OOD em modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a detecção de dados desconhecidos em modelos de aprendizado profundo.

Analisando os obstáculos e avanços em ler texto manuscrito.

Um método novo melhora o desempenho em Perguntas e Respostas Visuais ao estruturar o aprendizado.

FEVER-OOD melhora a detecção fora da distribuição para aplicações de machine learning mais seguras.

Aprenda como as cidades prevêem padrões de movimento usando métodos preditivos avançados.

Aprende como a IA diferencia dados conhecidos de entradas inesperadas.

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O Prototipo de Proxy de Outlier melhora a capacidade dos modelos de IA de detectar dados não vistos.