Informática - Aprendizagem de máquinas

Estudo analisa como modelos de imagem lidam com várias transformações.

Um novo método reduz o esforço de rotulação na classificação de vídeos usando técnicas de aprendizado ativo.

A DBFed quer diminuir o preconceito na IA enquanto mantém a privacidade dos dados.

Explorando maneiras de melhorar recomendações com gráficos de conhecimento e aprendizado de máquina.

Explorando técnicas de aprendizado por reforço para sistemas de IA mais seguros.

Métodos movidos pela curiosidade melhoram as estratégias de exploração na inteligência artificial.

CTFN melhora a precisão da detecção de bordas usando recursos em múltiplas escalas e funções de perda dinâmicas.

O SimpleMTOD melhora as conversas misturando entendimento de linguagem e visual.

Um novo método aumenta a confiabilidade das imagens médicas sintéticas usando avaliações de patologistas.

Examinando transformers pré-treinados para aprendizado multitarefa e eficiência de comunicação em configurações federadas.

Fed-CPrompt melhora o aprendizado contínuo federado enquanto preserva a privacidade do usuário.

Um novo método enfrenta rótulos tendenciosos na saúde e em outras áreas.

O LendingClub pode usar dados pra melhorar a tomada de decisão e aumentar a lucratividade.

Um novo sistema ajuda os robôs a aprenderem como reorganizar objetos por exemplo.

Robôs se comunicam melhor pra trabalhar juntos em tarefas complexas usando modelos de linguagem.

Mineradores melhoram as recompensas através de conexões estratégicas e redução de latência.

Uma nova estrutura para melhorar modelos de deep learning para dados de séries temporais.

Este artigo fala sobre multiplicidade preditiva e propõe algoritmos de conjunto para previsões mais justas.

Um estudo sobre o impacto de câmaras de eco e polarização nas discussões online.

O aprendizado MinMax oferece estabilidade e eficiência no treinamento de redes neurais.

Usando sensores pra garantir a segurança de idosos que moram sozinhos.

Analisando métodos pra remover dados pessoais de modelos de IA de forma eficaz.

O QBitOpt melhora o desempenho de redes neurais otimizando alocações de largura de bits de forma eficiente.

Métodos de inferência causal estão evoluindo para enfrentar desafios na saúde, educação e e-commerce.

Um novo método usa IA pra detectar mudanças na forma do cérebro relacionadas a doenças.

Analisando como modelos superparametrizados conseguem aprender e generalizar em configurações multiclasse.

Um novo método pra construir modelos eficientes pra dispositivos edge com base nas limitações deles.

Uma nova abordagem melhora a justiça no aprendizado por reforço usando feedback humano.

Analisando a perda Lipschitz de raiz quadrada para melhorar o desempenho de algoritmos de aprendizado com dados ruidosos.

Uma olhada na importância do aprendizado contínuo em sistemas de IA.

Nova abordagem melhora o desempenho de GNN em relacionamentos de dados complexos.

Um novo framework melhora a qualidade da saída para modelos de linguagem em tarefas abertas.

Explorando o impacto dos modelos de aprendizado de máquina nos resultados sociais.

PIGEON melhora o palpite de localização de imagens usando métodos inovadores e fontes de dados mais amplas.

Engenheiros usam aprendizado de máquina pra melhorar a precisão nas simulações de dinâmica de fluidos.

O aprendizado profundo por transferência melhora a eficiência no monitoramento e manutenção industrial.

Este artigo analisa o viés nas previsões de seguros e soluções para um tratamento mais justo.

Um novo método avalia a qualidade da imagem em modelos de Texto para Imagem.

Pesquisadores automatizam a classificação de sons de pássaros, melhorando a precisão no monitoramento das espécies.

Aprenda como mudanças na distribuição afetam modelos de aprendizado de máquina e a eficácia deles.