Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo método equilibra modelos de aprendizado de máquina pra ter um desempenho melhor.

A aprendizagem causal revela relações de causa e efeito na análise de dados.

Uma nova abordagem prevê medições cerebrais faltantes usando machine learning avançado.

Um modelo preditivo usa dados pra melhorar a tomada de decisões ambientais.

Nova abordagem melhora a qualidade da imagem e a consistência em CcGANs usando amostras negativas.

Novo conjunto de dados melhora a pesquisa sobre células nervosas em roedores usando microscopia de fluorescência.

Um novo método para orientar modelos de linguagem de forma eficiente.

SharpCF melhora sistemas de recomendação, mantendo eficiência e precisão.

Esse estudo investiga como a atividade cerebral tá relacionada às emoções usando aprendizado de máquina.

O Aprendizado Federado melhora a segurança dos veículos conectados enquanto protege os dados dos usuários.

Uma olhada na injetividade das camadas ReLU e suas implicações em redes neurais.

Enfrentando desafios para aplicações seguras de aprendizado de máquina em sistemas críticos.

Um método pra melhorar a compreensão de aprendizado profundo em monitoramento de saúde de máquinas.

Um olhar sobre os desafios e soluções nos métodos de triagem do câncer de mama.

Os agentes de IA precisam se adaptar pra trabalhar bem com novos parceiros em vários ambientes.

Uma nova abordagem para prever o tráfego que incorpora dados de atividade humana.

Um novo método melhora a detecção OOD ao combinar representações de dados globais e locais.

O FedSIS melhora a detecção de ataques de apresentação facial enquanto garante a privacidade dos dados.

Este artigo fala sobre ataques de envenenamento em modelos de deep learning financeiro e seus riscos ocultos.

Analisando os riscos de reidentificação em decisões judiciais anonimizadas usando modelos de linguagem.

Integrar metadados melhora o desempenho em tarefas de fala, tipo identificação de língua.

Um olhar sobre como o ajuste de instruções melhora as respostas dos modelos de linguagem.

Este estudo avalia técnicas de análise de sentimento para Bangla usando modelos de linguagem avançados.

Este artigo fala sobre como os robôs conseguem identificar parceiros de conversa usando pistas visuais.

DiTTO combina aprendizado de máquina com modelos de difusão pra resolver PDEs de forma eficiente.

Uma nova forma de tomar decisões online de jeito eficaz e barato.

Pesquisadores estão buscando melhorar a identificação de genes ligados a doenças usando novos métodos.

Esse artigo fala sobre as capacidades em tempo real do modelo Transducer e as melhorias recentes.

Explorando um novo método pra proteger a privacidade em pesquisas causais sem perder a precisão.

Esse estudo compara PEFT e ICL na melhoria da geração de código usando LLMs.

Os intervalos de confiança são essenciais pra avaliar a confiabilidade das ferramentas de segmentação em imagem médica.

Um estudo sobre extração de características para classificação de texto em Bangla usando modelos de aprendizado profundo.

Um novo método melhora a análise do jogo de vôlei usando estruturas de dados baseadas em gráficos.

Estudo atual mostra as limitações dos dados públicos na satisfação do usuário a longo prazo.

Uma estrutura pra avaliar a efetividade das GNNs em sistemas de recomendação.

Um novo método para avaliar modelos de aprendizado de máquina sem dados rotulados.

Este estudo explora uma abordagem de aprendizado profundo pra classificar gêneros musicais com precisão.

Uma abordagem inovadora pra comprimir dados de tráfego de rede de forma eficiente.

Uma nova abordagem melhora as tarefas de localização de vídeo usando modelos pré-treinados.

A pesquisa sobre computação em reservatórios foca em otimizar designs de redes para melhorar o aprendizado de máquina.