Informática - Aprendizagem de máquinas

Nova abordagem melhora a avaliação off-policy ao considerar influências sociais.

Esse estudo melhora a aprendizagem ativa usando derivadas pra fazer previsões melhores.

Um método novo reduz o tamanho da rede neural sem perder desempenho.

Uma nova abordagem para diagnosticar glaucoma através das relações de biomarcadores.

Um olhar sobre os benefícios de modelos locais e pipelines de LLMOps.

Um novo método melhora as previsões enquanto controla os custos na saúde.

O CF-KAN melhora os sistemas de recomendação superando o esquecimento e se adaptando às preferências dos usuários.

SPICED oferece detecção avançada de trojans analógicos em circuitos integrados.

Explorando o papel do SLAM e do RL em melhorar a navegação dos robôs.

Um novo método melhora a tradução entre várias linguagens de programação.

InfoIGL melhora o desempenho das redes neurais gráficas em diferentes ambientes de dados.

Melhorando a precisão da classificação de imagens usando embeddings de autoencoders pré-treinados no SimCLR.

Essa pesquisa explora como pequenos produtores de energia podem entrar de forma eficaz nos mercados de energia.

Uma estrutura pra prever melhor o movimento humano usando aprendizado de máquina.

Esse artigo analisa métodos de séries temporais e como eles são usados na educação.

Explorando como a computação quântica pode melhorar o processo de desenvolvimento de medicamentos.

Novo método permite modelagem 3D a partir de apenas duas imagens sem precisar de detalhes da câmera.

O ConVis quer diminuir as imprecisões em modelos de linguagem grandes multimodais.

Uma nova abordagem melhora a detecção de objetos em nuvens de pontos 3D para carros autônomos.

Apresentando um método pra melhorar a geração de imagens a partir de descrições de texto complexas.

Soft-IntroVAE melhora os VAEs com aprendizado prévio pra gerar dados melhores.

Um novo método pra reduzir parâmetros e acelerar o treinamento em redes neurais.

Avanços tecnológicos melhoram a detecção de pessoas em emergências marítimas.

Um novo framework junta aprendizado profundo com estatística semiparamétrica pra uma análise de dados mais eficiente.

A pesquisa compara técnicas para analisar dados de sensores de veículos ao longo de 2,5 anos.

Integrar eventos futuros melhora a precisão dos métodos de previsão de energia.

Combinar dados de fluxo e pacotes revoluciona a detecção de ameaças na rede.

Um novo método usando AutoSparse pra poda eficiente de redes neurais desde o começo.

Essa pesquisa mostra como os robôs aprendem tarefas complexas através de treinamento no mundo real.

Um estudo sobre métodos para estimar a intensidade da turbulência a partir de gravações de vídeo.

O TART melhora a precisão do modelo enquanto defende contra ataques adversariais.

Novos métodos melhoram as previsões da dinâmica costeira usando aprendizado profundo.

A deriva localizada é um desafio para modelos preditivos em fluxos de dados que mudam.

Saiba a importância de acompanhar mudanças nos dados para resultados confiáveis em machine learning.

Um olhar sobre como a Destilação de Conhecimento melhora a velocidade e eficiência dos sistemas de recomendação.

Explorando como o aprendizado multitarefa afeta o desempenho e a generalização do modelo.

O SALSA melhora a precisão do reconhecimento de fala para idiomas de baixo recurso, integrando modelos de ASR e de linguagem.

Uma olhada em como os conjuntos de dados se relacionam e a importância dessas conexões.

Dados sintéticos estão mudando o treinamento de IA, oferecendo conjuntos de dados variados e baratos.

Um novo método simplifica como avaliamos a incerteza do modelo nas previsões.