Informática - Aprendizagem de máquinas

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.

Um novo método enfrenta a endogeneidade na análise de dados online usando regressão de Mínimos Quadrados em Duas Etapas.

Apresentando o WADER, um método pra melhorar os dados pra estudar a intimidade na língua.

Explorando o papel do ruído do gradiente estocástico na otimização de processos de aprendizagem.

Sinais visuais ajudam os robôs a navegar melhor em ambientes que mudam.

Aprenda como o aprendizado ativo otimiza a rotulagem de dados para um treinamento de modelo eficiente.

Um estudo examinando tipos de bugs em frameworks populares de deep learning.

Um jeito de ajustar como redes neurais entendem conceitos definidos por humanos.

Novas redes melhoram a precisão em imagens médicas lidando com diferentes orientações de imagem.

Analisando SMD e SGD pra uma melhor generalização do modelo.

Esse artigo fala sobre métodos pra melhorar previsões com dados desbalanceados em regressão.

Melhorando modelos de aprendizado de máquina pra ajudar na tomada de decisão humana usando insights de semelhança.

Estudo apresenta métodos não invasivos pra detectar perda de sangue usando machine learning avançado.

Analisando modelos avançados para gerenciar riscos financeiros e detectar fraudes.

Explorando soluções para ataques de inferência de membresia através de Provas de Repúdio.

Uma ferramenta pra verificar e melhorar explicações geradas por IA.

Os SNAMs oferecem uma visão mais clara sobre as previsões de aprendizado de máquina.

TinyAD otimiza a memória pra detectar anomalias de forma eficaz em dispositivos IIoT com recursos limitados.

Uma visão clara sobre ataques de envenenamento de dados e suas implicações para modelos de machine learning.

Esse framework melhora a análise de processos biológicos complexos por meio de dados alinhados.

Um novo método combina computação quântica com aprendizado de máquina pra melhorar previsões.

Saiba como a otimização de variedades melhora os algoritmos de aprendizado de máquina e o desempenho dos modelos.

Esse método melhora a classificação e segmentação de lesões pancreáticas.

Métodos inovadores melhoram o aprendizado profundo enquanto protegem a privacidade dos pacientes na saúde.

Aprenda como as técnicas de machine learning melhoram a estimativa de esforço em projetos de software.

Uma olhada mais de perto nos IBNNs e seu papel na gestão da incerteza em aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a privacidade na regressão sem perder precisão.

Esse artigo destaca o papel dos kernels não separáveis em processos gaussianos.

Um novo método melhora os testes dos canais CNN pra um desempenho melhor.

Robôs humanoides aprendem a andar melhor com técnicas avançadas de aprendizado de máquina.

O Cloud K-SVD melhora a clareza da imagem reduzindo o ruído com o uso de vários computadores.

Um método novo melhora a adaptabilidade dos agentes através de desafios de aprendizagem personalizados.

Um novo método combina aprendizado por reforço e planejamento de movimento para treinar robôs de forma eficiente.

Um novo método melhora o planejamento de rotas de robôs em ambientes dinâmicos.

Um novo método pra identificar padrões incomuns em dados de séries temporais.

GDKL junta aprendizado profundo e processos gaussianos pra fazer previsões melhores e lidar com incertezas.

Um estudo sobre justiça e incerteza do deep learning na análise de imagens médicas.

A PLPG oferece um jeito equilibrado para os agentes aprenderem de forma segura e eficaz.

Modelos de aprendizado de máquina estão transformando a análise de problemas de elasticidade linear.