Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo método melhora a regressão simbólica usando modelos de linguagem pra uma análise de dados mais eficiente.

Uma nova abordagem melhora a compreensão das relações de dados em aprendizado de máquina.

Pesquisadores desenvolvem novas estratégias pra distinguir animais individuais usando os sons únicos deles.

Aprenda como o Matrix Profile detecta anomalias em dados de séries temporais multidimensionais.

Explorando o Replay de Experiência Reversa pra um aprendizado mais eficiente nos algoritmos de reforço.

Analisando vulnerabilidades de contratos inteligentes e o papel dos modelos de linguagem na detecção.

Uma olhada em como aprender com redes que evoluem ao longo do tempo.

Um novo método aborda de forma eficaz os valores faltantes em dados de séries temporais multivariadas.

Pesquisas melhoram a precisão da estimativa do intervalo pós-morte usando conjuntos de dados maiores.

Novos métodos melhoram GNNs para tipos de gráfico desafiadores.

Um método pra lidar melhor com redes grandes em aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a segurança do ranking para uma experiência do usuário melhor.

Um novo conjunto de dados tem como objetivo melhorar os sistemas de QA para o Alcorão e Ahadith.

Um sistema cria registros médicos falsos enquanto garante a privacidade do paciente.

O aprendizado federado enfrenta desafios de privacidade de dados em áreas sensíveis.

Aprenda como o "machine unlearning" melhora a privacidade em modelos de aprendizado de máquina.

DARDA melhora a capacidade dos modelos de deep learning de se adaptarem a condições de dados que mudam.

Superando o viés de recência pra melhorar a experiência do usuário em sistemas de recomendação.

Este artigo apresenta um método para melhorar a justiça em modelos de aprendizado de máquina com múltiplas saídas.

Novos métodos agilizam a extração PICO de ensaios clínicos para uma pesquisa mais eficiente.

Descubra como os KANs oferecem uma alternativa eficiente às redes neurais tradicionais.

Apresentando o COSCO, uma estrutura que melhora a precisão da classificação com dados limitados.

Os prosumers equilibram a oferta e a demanda de energia no desafiador mercado do Irã.

Uma nova técnica revela fraquezas nas medidas de segurança de IA para modelos de linguagem.

Uma abordagem de aprendizado de máquina que usa movimento pra aprender dados visuais de forma eficaz.

Este estudo monitora as mudanças na floresta na Costa do Marfim usando dados de satélite avançados.

Novos métodos para melhorar a geração de imagens por meio de representações flexíveis de espaço latente.

Transformando texto em movimentos digitais realistas usando modelos inovadores.

Novo método aumenta a precisão na detecção de pólipos durante procedimentos de colonoscopia.

Analisando como os preconceitos afetam as sugestões de conteúdo digital entre diferentes grupos.

Pesquisas mostram que há falhas em modelos de classificação de imagem quando os objetos estão parcialmente escondidos.

O Aprendizado Federado aumenta a privacidade e a eficiência nas operações de smart grid.

Analisando como a flexibilidade nos modelos melhora a precisão das previsões através de ajustes dinâmicos.

Um jeito de esclarecer como os robôs fazem escolhas pra garantir a segurança.

Esse artigo explora o aprendizado descentralizado e a importância das métricas de similaridade.

Esse framework permite aprender rapidinho novas categorias de objetos com pouca informação.

Um novo método melhora modelos generativos ao integrar regras físicas para movimentos realistas.

Este estudo investiga o viés de gênero na previsão do estresse e fadiga dos pilotos.

Uma nova abordagem melhora o design de circuitos de hardware usando aprendizado de máquina.

Analisando como o upselling afeta o comportamento dos usuários e a receita da plataforma.