Informática - Aprendizagem de máquinas

Uma nova abordagem simplifica o treinamento de baixa precisão para grandes modelos de linguagem.

Uma olhada nas erupções solares, seu impacto e métodos de previsão.

Um novo sistema melhora o acompanhamento de batidas em vários gêneros musicais.

Explorando métodos pra entender sistemas quânticos através da inferência de máxima entropia.

Um novo método pra ajustar hiperparâmetros usando ideias bayesianas.

Explore um novo método pra fazer aprendizado ativo de forma eficaz em cenários com dados limitados.

Um olhar sobre como identificar padrões de colocalização regional e minimizar descobertas falsas.

Um novo método melhora a previsão de séries temporais multivariadas ao conectar medições.

Esse estudo avalia o impacto de extratores de características visuais nas tarefas de aprendizado de robôs.

Novas abordagens melhoram a precisão do aprendizado de máquina em modelagem científica complexa.

Pesquisas mostram como os sinais não verbais são importantes para interações eficazes na sala de aula.

Novas técnicas melhoram a imagem médica usando Tomografia por Impedância Elétrica.

Usando narrativas das redes sociais pra identificar sinais de problemas de saúde mental.

Uma nova abordagem prevê o risco de resistência a múltiplos medicamentos em pacientes de UTI usando dados dos pacientes.

dlordinal simplifica o aprendizado profundo para tarefas de classificação ordinal.

Esse artigo examina como o RL ajuda a controlar bicicletas sem suporte adicional.

Este artigo investiga como os modelos de linguagem lidam com termos ambíguos e a consistência das suas respostas.

O framework EverAdapt lida com a identificação de falhas em condições de máquinas que mudam.

A atenção esparsa melhora o rastreamento do conhecimento ao focar em interações passadas relevantes.

Este artigo fala sobre como prever números de estabilidade em grafos usando redes neurais convolucionais.

DEAPS melhora a análise de séries temporais ao focar em padrões dinâmicos sem comparações negativas.

Um novo método melhora o treinamento de modelos em redes temporais.

Um estudo comparando modelos de machine learning pra avaliar vulnerabilidades em código C/C++.

O Gymnasium facilita a pesquisa em aprendizado por reforço com ambientes versáteis e ferramentas de apoio.

Um novo sistema tem como objetivo melhorar a previsão de sepse, apesar dos desafios com dados faltantes.

Este artigo fala sobre como melhorar a velocidade de treinamento de redes neurais usando aprendizado por transferência de superredes.

Esse artigo explora LLMs pra prever o retorno das ações com base nas notícias financeiras.

Uma nova abordagem para amostrar modelos diversos para ter melhores insights de IA.

Essa pesquisa melhora Processos Gaussianos usando recursos de Fourier adaptativos para previsões melhores.

O CoCN melhora o aprendizado de representação de grafos por meio de técnicas inovadoras de passagem de mensagens.

O MIST oferece um kit de ferramentas unificado pra segmentação de imagens médicas, melhorando a comparação e avaliação.

Analisando preconceitos e desafios de justiça em modelos de linguagem.

Analisando métodos automáticos para melhorar o controle de qualidade na produção de carpetes.

Aprenda sobre estruturas causais e o impacto de variáveis que não podem ser medidas.

Este artigo analisa um método para melhorar a geração de código HDL usando modelos de linguagem.

Uma análise de eventos raros e inesperados e seu impacto na tomada de decisão.

Pesquisadores estão usando o LIMO pra criar moléculas especializadas pra medicina.

Uma nova forma de avaliar agentes pessoais usando modelos de linguagem.

ARDT ajuda os agentes de IA a enfrentarem desafios mais difíceis de forma eficaz.

Analisando como redes de crença profunda podem aprender com os dados e criar representações complexas.