O pacote nn2poly transforma redes neurais em formas polinomiais claras.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Uma olhada em como a explicabilidade impacta as decisões de ML em cibersegurança.
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Melhorando a confiança e a conformidade em modelos de linguagem através de atribuição precisa de fontes.
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Uma olhada nos avanços das GNNs e na sua interpretabilidade.
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Explore as relações entre teorias formais por meio da lógica de interpretabilidade.
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TokenSHAP mostra como as palavras impactam as respostas dos modelos de linguagem.
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Analisando como o VPT, um agente de IA, toma decisões no gameplay do Minecraft.
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Técnicas pra melhorar a inferência de gráfico e a estimativa de incerteza em várias áreas.
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Um novo framework aborda justiça, privacidade, interpretabilidade e emissões na IA.
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Esse artigo fala sobre como gráficos de conhecimento melhoram a seleção de recursos na análise de dados.
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Um novo modelo oferece previsões precisas com explicações claras pra melhorar a tomada de decisão.
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JumpReLU SAEs melhoram a representação dos dados mantendo tudo simples e claro.
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Uma nova abordagem para avaliar conjuntos de títulos mais rápido sem referências humanas.
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O modelo DAM melhora a precisão das previsões para vários dados de séries temporais.
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Uma nova abordagem pra melhorar as recomendações de tratamento de sepse pra médicos.
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Um novo método que combina aprendizado de conceitos e representações desvinculadas pra entender melhor o modelo.
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Um mergulho profundo na importância de interpretar modelos de PNL.
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Esse artigo analisa como a quantização vetorial influencia a compreensão das decisões em sistemas de aprendizado por reforço.
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Um novo método melhora a precisão e a interpretabilidade da classificação de dados usando árvores de decisão e STL.
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Entendendo explicações contrafactuais pra melhorar o diagnóstico médico com IA.
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Gemma Scope oferece ferramentas pra entender melhor os modelos de linguagem e melhorar a segurança da IA.
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O IGNH fornece previsões claras e atribuições de recursos para dados tabulares heterogêneos.
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Explorando o potencial das Redes Kolmogorov-Arnold em tarefas de classificação na física de partículas.
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A CytoDiffusion traz uma nova maneira de classificar células sanguíneas e identificar anomalias.
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O SYMPOL conecta clareza e eficácia na tomada de decisões em aprendizado por reforço.
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Modelos KAN melhoram a precisão da previsão e a interpretabilidade em várias áreas.
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Uma nova abordagem pra melhorar modelos de árvore de decisão em aprendizado por reforço.
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Uma nova estrutura melhora a compreensão dos modelos HAR através da augmentação competitiva de dados.
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RoAd oferece um jeito eficiente de ajustar grandes modelos de linguagem com menos recursos.
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Modelos pequenos oferecem vantagens únicas em IA, complementando modelos maiores de forma eficiente.
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Novo framework melhora a clareza nas explicações das decisões de veículos autônomos.
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Esse artigo mostra como interpretar modelos semelhantes ao CLIP na IA.
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Um novo método melhora a análise de exames de ressonância magnética para tumores no cérebro.
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Esse método melhora a interpretabilidade na segmentação semântica usando protótipos e representação em múltiplas escalas.
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Analisando como a diversidade dos dados de treino afeta as previsões do comportamento dos materiais.
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Analisando o papel da extração de características na melhoria da interpretabilidade de machine learning.
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Analisando o papel das emoções em melhorar as interações com modelos de linguagem.
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GAProtoNet melhora a classificação de texto, aumentando a interpretabilidade sem perder a precisão.
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Esse artigo analisa os GAMs como uma solução para desempenho preditivo e interpretabilidade.
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Métodos de IA melhoram a análise de sinais biomédicos pra ter insights de saúde melhores.
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