Essa pesquisa melhora a tomada de decisão em situações de incerteza usando aprendizado em lote e estratégias dinâmicas.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSApresentando o GreeDy e o CoDy pra dar uma clareada melhor nos modelos de gráfico dinâmico.
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Um novo método mostra que o aprendizado variacional pode se destacar no treino de modelos complexos.
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Um novo método pra melhorar a eficiência do treinamento de modelos de deep learning.
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Este artigo analisa como ataques adversariais mudam os conceitos aprendidos pelas CNNs.
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O método DeepKnowledge melhora a confiabilidade das DNNs em aplicações críticas.
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Novo modelo melhora a criação de música usando o feedback dos usuários.
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Um novo método pra avaliar a novidade nas saídas de IA generativa.
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Um framework pra máquinas aprenderem as preferências dos usuários a partir de dados visuais.
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Combinando modelos mecanicistas e de aprendizado de máquina pra melhorar as previsões de glicose.
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Um estudo sobre como melhorar a classificação de culturas usando fontes de dados diversas e modelos de aprendizado profundo.
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Analisando como ataques adversariais afetam as previsões e explicações da IA.
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Um novo método melhora a privacidade no aprendizado federado online enquanto se adapta a dados que mudam.
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Novos métodos melhoram a identificação de interações proteicas na literatura científica.
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Esse artigo explica como os Vectores de Suporte Profundos melhoram a compreensão da tomada de decisão da IA.
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Novos métodos melhoram a previsão de diversas estruturas cristalinas para materiais avançados.
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Usando machine learning pra melhorar a identificação de vulnerabilidades em servidores web.
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Uma nova abordagem melhora a detecção de malware usando técnicas de aprendizado de máquina.
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Uma nova abordagem pra otimizar o streaming de vídeo enquanto garante a privacidade do usuário.
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Um guia pra melhorar a memória associativa usando métodos de descida de gradiente.
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A DCC-Tree oferece uma nova forma de lidar com a incerteza nas previsões de árvore de decisão.
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A HERTA melhora a eficiência no treinamento de GNNs desdobradas enquanto mantém a clareza e a interpretabilidade.
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Um novo método melhora a extração de regras de associação a partir de dados de séries temporais.
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Um novo método pra sugerir algoritmos DFCIL ótimos usando fluxos de dados simulados.
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Novos algoritmos melhoram o tempo de entrega do tratamento pra uma melhor interação com os pacientes.
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O método DTV melhora a confiabilidade das respostas de modelos de linguagem grande em problemas de matemática.
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Apresentando o VOROS, um método pra melhorar a avaliação de desempenho de classificadores em cenários desbalanceados.
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Analisando técnicas e desafios na estimativa das posições da cabeça humana.
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Um olhar sobre as funcionalidades do Adam e seu desempenho no treinamento de modelos.
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Explorando os fundamentos dos modelos de difusão e suas aplicações na geração de imagens.
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Este estudo analisa ajustes de estratégia em cenários multi-agente através de caminhos de satisfação.
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Esforços pra detectar e combater o lixo marinho usando tecnologias avançadas.
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O estudo investiga como as pessoas percebem redes relacionais através de gráficos.
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Um novo método melhora a compreensão de termos médicos pelos modelos de linguagem.
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O framework OPTIN melhora modelos de transformadores sem precisar re-treinar pra várias tarefas de IA.
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Analisando preconceitos na previsão do próximo token e como eles afetam o desempenho do modelo.
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Novas técnicas melhoram a detecção de falhas na fabricação usando métodos de deep learning.
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Data Mesh transforma a gestão de dados ao incentivar a propriedade e a colaboração das equipes.
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Explorar os pontos fortes e fracos das RNNs e Transformers no processamento de linguagem natural.
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Um novo método melhora a confiabilidade em encontrar conexões dentro dos modelos de linguagem.
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