Informática - Aprendizagem de máquinas

Aprenda como a redução de dimensionalidade ajuda os cientistas a analisar dados biológicos.

AFIND+ melhora o aprendizado federado descentralizado otimizando a seleção de vizinhos e a agregação de atualizações.

Combinar imagens de raio-X do tórax e prontuários eletrônicos melhora a precisão do diagnóstico.

Uma nova abordagem melhora as previsões de tráfego usando transformação wavelet e mecanismos de atenção.

Modelos de difusão mascarada mostram potencial em modelagem generativa para texto e imagens.

Uma estrutura pra usar modelos de linguagem direto no smartphone pra serviços seguros e personalizados.

Uma nova abordagem pra melhorar a confiabilidade das previsões em machine learning.

Um novo método melhora a busca por expressões matemáticas a partir de dados.

Apresentando um novo método para redes neurais bayesianas que melhora a modelagem de incerteza.

Explorando o potencial dos KAHMs no aprendizado federado pra melhorar a privacidade e a eficiência.

Uma nova abordagem para classificação de formas usando técnicas baseadas em grafos.

Analisando como a invariância impacta o desempenho do modelo em aprendizado por transferência.

Esse método melhora a seleção de dados na otimização bayesiana, aumentando a eficiência e os resultados.

Um novo método baseado em gráfico melhora a precisão e eficiência do rastreamento de múltiplos objetos.

Examine vários ataques de jailbreak em modelos de linguagem e suas defesas.

Novas técnicas melhoram a velocidade de treinamento para modelos de recomendação de deep learning.

A estrutura T-Hop usa informações de caminhos pra fazer previsões melhores na descoberta de medicamentos.

Analisando o papel das técnicas de dropout em melhorar a justiça nos DNNs.

Uma nova abordagem melhora a precisão das avaliações de modelos de linguagem.

Nova abordagem melhora a eficiência da conclusão do Grafo de Conhecimento em meio a desafios de dados.

Esse artigo explora a sobreparametrização e seu impacto na eficiência do treinamento de modelos.

Uma nova abordagem pra melhorar o roteamento do trânsito e reduzir a congestionamento nas áreas urbanas.

Este estudo avalia técnicas de análise de sobrevivência usando conjuntos de dados simples com dados faltando.

A Helios oferece um sistema de reconhecimento de gestos de baixo consumo para óculos inteligentes.

Este artigo explora maneiras de avaliar melhor a calibração do modelo e a precisão preditiva.

Explorando as ameaças aos sistemas de DRL na gestão cibernética de energia.

Uma nova abordagem melhora o Aprendizado Federado gerando dados sintéticos enquanto protege a privacidade.

Descubra como subespaços aleatórios melhoram a generalização de modelos em aprendizado de máquina.

Este estudo analisa como o layout da rede afeta o aprendizado federado descentralizado em meio a ameaças bizantinas.

Um novo teste avalia modelos de IA em problemas matemáticos complexos.

Um novo método melhora a eficiência no processamento de imagens e vídeos.

Um novo método melhora a precisão dos modelos de IA no diagnóstico médico.

Uma nova estrutura tem como objetivo melhorar a precisão nas avaliações de segurança do sistema de energia.

Explorando fKANs e seu impacto no desempenho de machine learning.

Este estudo examina a inferência variacional usando misturas gaussianas com variância fixa.

pFedDIL melhora o aprendizado de máquina ao reter conhecimento enquanto se adapta a novas tarefas.

Esse artigo explora como prever comportamentos dinâmicos usando aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

Um novo método melhora a eficiência e o desempenho do LoRA no treinamento de modelos grandes.

Explorando novos métodos pra melhorar os testes de videogame através de automação e IA.

Melhorando a confiança e a conformidade em modelos de linguagem através de atribuição precisa de fontes.