Informática - Aprendizagem de máquinas

Descubra como o aprendizado ativo melhora o desempenho do modelo com menos dados rotulados.

Explorando o aprendizado de difusão para um aprendizado de máquina robusto em ambientes multiagente.

O framework Prophet melhora a precisão em tarefas de responder perguntas visuais baseadas em conhecimento.

O POPGym melhora o treino de agentes em ambientes parcialmente observáveis.

Abordagens inovadoras melhoram os testes e o isolamento durante surtos de doenças infecciosas.

Um olhar sobre a abordagem do Aprendizado Federado para a privacidade e engajamento dos usuários.

Um novo modelo melhora a retenção de memória em ODEs Neurais para previsões de séries temporais.

Este trabalho traz novas perspectivas sobre modelos generativos e suas métricas de desempenho.

Um novo algoritmo melhora as previsões para a descoberta de medicamentos.

Um olhar sobre os GLMs e a relação deles com misturas gaussianas.

Um novo método melhora o aprendizado, permitindo que os estudantes ajam de forma independente.

Explorando como o aprendizado de máquina melhora a seleção de planos de corte em problemas de otimização.

Combinar espaços euclidianos e hiperbólicos melhora a análise de gráficos e a precisão das previsões.

Novas técnicas estão deixando os Transformers de Visão mais rápidos e fáceis de usar.

O 3DAngioNet automatiza a modelagem de vasos coronários em 3D pra um diagnóstico mais rápido.

A aprendizagem ativa enfrenta o desafio de rotular dados de forma eficiente em machine learning.

Nova abordagem melhora o desempenho de modelos simples em ambientes de dados ruidosos.

A computação óptica pode transformar o deep learning com sua velocidade e eficiência energética.

Uma nova estrutura pra combinar tarefas no aprendizado por reforço melhora a adaptabilidade dos agentes.

Saiba como o treinamento de consistência melhora os modelos de difusão e a qualidade dos dados.

A seleção de pseudo-rótulos Bayesiana melhora o treinamento do modelo usando dados rotulados limitados.

VeSSAL melhora a tomada de decisão em tempo real em aprendizado ativo com dados em streaming.

Apresentando um algoritmo eficiente pra resolver desafios de otimização sem aumentar os tamanhos dos lotes.

mmSense detecta armas escondidas enquanto garante a privacidade do usuário em espaços públicos.

Pesquisas mostram como o c-Myb interage com o KIX através de ligação e dobramento.

Explorando medidas de justiça em modelos de pontuação de risco em várias áreas.

Apresentando uma estrutura pra melhorar recomendações de múltiplos comportamentos pros usuários.

A avaliação do NIST de 2022 focou nos avanços no reconhecimento de línguas, especialmente para línguas africanas.

Novos métodos melhoram a análise de árvores filogenéticas usando técnicas de aprendizado de máquina.

Um novo modelo baseado em hipergráficos melhora a classificação de sequências em várias áreas.

Novo método melhora a tomada de decisão em ambientes incertos com ações contínuas.

Explorando como modelos gráficos mostram os padrões de disseminação de doenças ao longo do tempo.

Examinando métodos pra melhorar o desempenho do IRM em diferentes ambientes.

Uma abordagem de deep learning melhora a qualidade da imagem de MRI ao estimar com precisão o movimento da cabeça.

Novos métodos de amostragem melhoram a eficiência e a precisão em Redes Neurais Bayesianas.

Sistemas automáticos funcionam pra detectar e reduzir a linguagem tóxica na internet.

Este estudo analisa as fraquezas dos modelos de previsão de fluxo de multidões contra ataques adversariais.

Explora como os métodos de gradiente natural melhoram o treinamento de modelos em aprendizado de máquina.

O descenso de gradiente multiplexado oferece um treinamento mais rápido para redes neurais em várias plataformas.

Explorando o impacto do aprendizado por reforço com feedback humano na sociedade.