A qualidade dos dados é crucial para modelos de aprendizado de máquina eficazes em vários setores.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
A qualidade dos dados é crucial para modelos de aprendizado de máquina eficazes em vários setores.
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Esse workshop analisa estereótipos de gênero na IA através da ótica dos preconceitos sociais.
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Pesquisas mostram estratégias eficazes para usar corpora paralelos em modelos multilíngues.
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Estratégias para combater a resistência a medicamentos contra a malária e melhorar os sistemas de rastreamento na África.
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Um novo benchmark avalia o desempenho de modelos de linguagem em todo o mundo.
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Pl@ntNet ajuda a galera a identificar plantas com a ajuda da IA e a participação da comunidade.
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Um novo modelo melhora a geração de dados tabulares sintéticos para várias aplicações.
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Métricas de desempenho eficazes são essenciais para equipes ágeis melhorarem e se adaptarem.
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Um novo método minimiza características enganosas em aprendizado de máquina com menos esforço humano.
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Avaliar a eficácia dos métodos de recuperação ao longo do tempo é super importante para as buscas modernas.
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OV-DINO melhora a detecção de objetos ao reconhecer nomes que não foram vistos no treinamento.
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Um conjunto de dados diversificado apoia a pesquisa em tecnologia de radar 4D para sistemas autônomos.
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Combinando insights humanos e IA pra práticas de machine learning que economizam energia.
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Descubra como o aprendizado por transferência melhora os resultados do modelo usando conhecimento de tarefas relacionadas.
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Enfrentando os desafios da qualidade dos dados em ambientes de aprendizagem em grupo.
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Um novo método melhora a qualidade dos dados para modelos de linguagem visual usando técnicas de aumento.
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Este artigo fala sobre 3DGS, seus benefícios, desafios e aplicações futuras.
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Pesquisas mostram que dá pra usar dados de fala pra identificar a Doença de Parkinson mais cedo.
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Analisando os métodos de preparação de dados para o treinamento de modelos.
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Esse artigo fala sobre os benefícios e desafios da inferência causal colaborativa.
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Selecionar dados de forma eficaz é fundamental pra melhorar o desempenho do modelo de linguagem.
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Descubra como o deep learning relacional transforma a análise de dados para as empresas.
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Uma revisão completa das técnicas de deep learning na análise de imagens médicas.
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Novos métodos buscam melhorar a velocidade e a eficiência dos modelos de deep learning.
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Esse artigo analisa a relação entre o tamanho do modelo e o desempenho em modelos de linguagem multimodais.
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Terracorder monitora a vida selvagem em áreas remotas com mínimo consumo de energia.
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Explore como os Cubos de Dados do Sistema Terra facilitam a pesquisa em ciências da Terra.
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Um novo framework melhora o aprendizado federado ao lidar com problemas de dados ruidosos.
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As visitas de coaching melhoram a gestão de dados de saúde para os esforços de controle da malária.
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Métodos inovadores visam melhorar a gestão de estacionamento em cidades movimentadas.
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Investigando como dados sintéticos ajudam nos avanços da saúde e enfrentam desafios importantes.
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Melhorar a eficiência em experimentos de raios-x pode avançar a compreensão científica em várias áreas.
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Um guia para desenvolver modelos de visão-linguagem com foco no Idefics3-8B.
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Esse artigo fala sobre o Dilema da Adição de Dados em machine learning na saúde.
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Insights e orientações para a criação responsável de conjuntos de dados em aprendizado de máquina.
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Um novo padrão ajuda pesquisadores a enfrentar os desafios dos dados sobre câncer.
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Melhorando o desempenho de aprendizado de máquina através da interação dinâmica entre dados e modelos.
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Uma nova abordagem pra melhorar a precisão do modelo identificando fontes de dados de baixa qualidade.
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Os animais formam redes sociais complexas que influenciam o comportamento e a sobrevivência.
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Este estudo analisa como a qualidade dos dados afeta as visualizações geradas por IA.
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