Informática - Aprendizagem de máquinas

Combinando Mistura de Especialistas e Busca em Árvore de Monte Carlo para uma performance melhor no xadrez.

Um olhar sobre como melhorar a tomada de decisões através de aproximações mais rápidas da função de valor.

Explore o método SSAR pra melhorar previsões de séries temporais em várias áreas.

ACAI simplifica a gestão de dados e a execução de tarefas para profissionais de machine learning.

Analisando os desafios de公平dade em GNNs no meio de mudanças nas distribuições de dados.

Uma abordagem de aprendizado profundo pra analisar fibras de madeira e vasos de forma eficiente.

Esse estudo destaca a importância de conjuntos de dados confiáveis para a detecção de anomalias no tráfego da rede.

O modelo DiffRI melhora a inferência relacional em sistemas complexos usando técnicas de difusão.

Um novo modelo tem como objetivo melhorar a justiça em sistemas de recomendação ao mesmo tempo que mantém a precisão.

Esse artigo analisa injeções de prompt e suas implicações para modelos de IA.

Esse artigo fala sobre os riscos de privacidade e segurança em serviços de IA na nuvem.

Uma nova abordagem enfrenta a adaptação de domínio e o esquecimento em aprendizado de máquina.

Apresentando o CLML: uma abordagem consistente para aprendizado multi-rótulo.

Combinar aprendizado contrastivo com complexos simpliciais melhora a representação e análise de dados.

Um novo método combina regressão simbólica vertical e deep learning pra descobrir equações de um jeito melhor.

Analisando o papel da IA generativa na educação dos pacientes com doenças graves.

Uma nova abordagem melhora o aprendizado federado ao lidar com clientes lentos de forma eficaz.

Novos métodos melhoram o design de RNA pra ter mais estabilidade e funcionalidade.

Uma olhada em como o MP-SL ajuda dispositivos em aprendizado de máquina enquanto garante privacidade.

Esse trabalho melhora os métodos de esquecimento de máquina pra ter mais privacidade de dados e eficiência.

Usando métodos de ML pra melhorar a detecção da Doença de Alzheimer através de estratégias de dados.

A pesquisa junta variedades de Fano e aprendizado de máquina pra classificação geométrica.

Esse artigo fala sobre como melhorar a otimização estocástica usando amostragem de dados recorrente e métodos de regularização.

Uma nova abordagem pretende classificar a doença de Alzheimer usando vários tipos de dados.

Um novo método melhora a geração de testes usando modelos de linguagem grandes pra ter uma cobertura melhor.

Usando análise de sobrevivência pra melhorar a manutenção de rolamentos e reduzir o tempo de inatividade da máquina.

O RAPTOR melhora como a gente busca e resume informações de textos complicados.

Examinando os riscos de ataques via backdoor em sistemas de verificação de voz.

Apresentando um framework pra representações gráficas personalizáveis na análise de código.

Pesquisadores desenvolvem novas técnicas para armazenamento eficiente de dados em DNA e gerenciamento de erros.

PLSM reduz a complexidade nos modelos de IA pra fazer previsões melhores.

O aprendizado de multi-similaridade em gráfico melhora a descoberta de medicamentos através de relações moleculares flexíveis.

Essa pesquisa foca em modelagem preditiva justa considerando estruturas de grupos hierárquicas.

Esse artigo analisa o impacto das características do conjunto de dados na precisão dos modelos de aprendizado de máquina.

Esse estudo analisa como os modelos de linguagem refletem os preconceitos das crianças ao resolver problemas de matemática.

Pesquisa sobre como melhorar modelos de aprendizado contínuo através da sensibilidade à ordem de tarefas e classes.

Esse artigo fala sobre o impacto da subreportagem de dados na justiça dos modelos preditivos.

Uma visão direta de como os tensores interagem em redes neurais.

Analisando a amplificação de danos em modelos de texto para imagem e seu impacto na sociedade.

Descubra o mundo eficiente em energia das Redes Neurais de Picos e seus métodos de aprendizado únicos.