Combinar detecção de OOD com Previsão Conformal aumenta a confiabilidade do modelo.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Combinar detecção de OOD com Previsão Conformal aumenta a confiabilidade do modelo.
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Um novo método para medição precisa de superfícies em óptica.
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Um novo framework melhora a segurança e a navegação dos robôs em ambientes desconhecidos.
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O Kermut melhora a precisão da previsão de variantes de proteína ao lidar com as incertezas nos resultados.
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Um olhar sobre a inferência variacional e seu impacto na aproximação de dados complexos.
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Pesquisas mostram caminhos potenciais pra entender novas físicas através do cLFV.
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Ensinar robôs a fazer tarefas com demonstrações simples mostra um grande potencial de adaptação.
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Este artigo fala sobre a integração do aprendizado profundo bayesiano em abordagens de aprendizado federado.
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Este trabalho apresenta uma estratégia nova para melhorar tarefas de regressão através de aprendizado ativo.
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Esse artigo analisa como os animais representam a incerteza nas decisões.
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Explorando novas maneiras de melhorar a representação da incerteza em deep learning.
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Um novo método pra gerenciar incertezas em sistemas de energia com recursos renováveis.
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Um novo framework melhora o aprendizado de reforço baseado em modelos com controle adaptativo pra uma tomada de decisão melhor.
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Esse artigo apresenta um novo método pra prever o risco de diabetes usando dados de pesquisas.
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Um novo método combina aprendizado de máquina com modelagem Bayesiana pra fazer previsões melhores.
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Um novo modelo pra avaliar o desempenho de modelos preditivos em meio a incertezas.
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Um novo método de treinamento melhora a capacidade das redes neurais de avaliar incertezas.
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Descubra o NEON, um método que melhora a quantificação de incertezas em machine learning.
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Um estudo revela problemas de excesso de confiança em modelos de linguagem e visão de IA.
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Entender a incerteza ajuda os robôs a funcionarem bem em ambientes imprevisíveis.
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Um novo método que melhora a estimativa de incerteza em modelos de IA para dispositivos de borda.
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Novos métodos melhoram a precisão das previsões e a medição de incerteza na análise de dados.
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Analisando o impacto da suposição de independência no raciocínio de máquina e na incerteza.
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Um estudo sobre como o raciocínio e a experiência moldam os processos de tomada de decisão.
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O QComp melhora a precisão da conclusão de dados em descobertas de medicamentos, ajudando na pesquisa mais rápida.
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Uma abordagem nova pra extrair funções de distribuição de partons a partir de dados experimentais.
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Esse estudo destaca as incertezas dos dados atômicos na análise das coroas estelares.
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Analisar erros de arredondamento pode melhorar a precisão de cálculos com baixa precisão.
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ClimODE combina aprendizado de máquina e física pra melhorar as previsões do tempo.
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Uma abordagem metódica pra diminuir as incertezas no design de aeronaves através de simulações e experimentos.
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Um novo método oferece insights sobre a confiabilidade das respostas de LLM.
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Um estudo de como humanos e computadores identificam objetos em meio à incerteza.
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Este estudo compara como modelos de linguagem expressam incerteza em comparação com a comunicação humana.
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LoRA-Ensemble combina modelos pra ter previsões melhores e gerenciar incertezas.
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Um novo método melhora as recomendações de filmes avaliando a incerteza nas preferências do grupo.
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Explora como a incerteza afeta o comportamento de sistemas dinâmicos ao longo do tempo.
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Esse estudo analisa os benefícios de pausar as atualizações em sistemas de aprendizado por reforço.
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Isso explora como abordagens probabilísticas melhoram o aprendizado contrastivo em machine learning.
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Um novo método para analisar redes temporais e sua incerteza.
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Método de IA melhora previsões de dose de radioterapia ao estimar incertezas.
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