Informática - Aprendizagem de máquinas

Um framework que combina autoavaliação e métodos de busca pra melhorar o desempenho do modelo de linguagem.

O Kermut melhora a precisão da previsão de variantes de proteína ao lidar com as incertezas nos resultados.

Explorando como guiar sistemas de IA para o benefício da sociedade.

Esse estudo melhora o aprendizado federado ao aumentar a diversidade dos modelos enquanto protege a privacidade.

Esse artigo fala sobre como melhorar Processos Gaussianos Aditivos usando uma nova abordagem chamada Multigrid de Kernel.

A PureForest fornece dados essenciais pra uma melhor gestão florestal e identificação de espécies de árvores.

Um olhar sobre a inferência variacional e seu impacto na aproximação de dados complexos.

A ParaFusion oferece um conjunto de dados de alta qualidade pra gerar paráfrases de jeito eficaz.

Esse método usa esboços pra restauração e edição de imagem precisa.

Um novo método melhora a segurança no aprendizado federado através da análise de saídas intermediárias.

Métodos inovadores melhoram as previsões e o controle do movimento de satélites.

Integrar informações físicas suaves melhora as previsões de redes neurais em modelagem hidráulica.

Uma olhada em como combinar SVMs locais com computação quântica pra melhorar a classificação de dados.

Uma estrutura melhora as recomendações de próximo ponto de interesse usando modelos de linguagem grandes e dados contextuais.

Apresentando o FastDCFlow para explicações contrafactuais mais rápidas e diversificadas em aprendizado de máquina.

Explore a conexão entre termodinâmica e aprendizado de máquina pra simplificar sistemas complexos.

Um novo algoritmo pra separar características comuns e únicas em conjuntos de dados ruidosos.

Avaliar os riscos dos modelos de linguagem pra garantir a segurança do usuário e a integridade do sistema.

Abordando a responsabilidade e a replicabilidade em ML através de melhorias nas reivindicações de pesquisa.

Aprendizado de máquina melhora modelos de viscosidade artificial pra simulações numéricas mais eficientes.

Novo framework GEASD melhora a exploração em situações de recompensa escassa.

Este artigo analisa como os preços da eletricidade influenciam as emissões de carbono nas casas.

Esse artigo fala sobre novos métodos pra prever tamanhos de microgel usando técnicas de aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem usando programação genética pra melhorar as funções de perda na classificação de imagens.

A CLAIME integra dados estruturados e não estruturados de prontuários eletrônicos pra ter insights melhores sobre a saúde.

Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão em ambientes restritos.

O Learn2Talk mistura técnicas 2D e 3D pra criar animações faciais super realistas.

Uma nova abordagem melhora a segmentação em imagens médicas sem a necessidade de rótulos detalhados.

G-VGPMIL melhora o aprendizado de múltiplas instâncias para uma análise eficaz de imagens médicas.

Uma nova abordagem melhora as explicações da IA com contra-factuais viáveis e coerentes.

Novo conjunto de dados Square-10M dá um baita upgrade nas capacidades de perguntas visuais em código aberto.

Uma olhada no papel do GLDGCN em melhorar a classificação de nós.

OTSeg melhora a segmentação semântica usando múltiplos textos de entrada pra ter mais precisão.

Explore modelagem de desempenho pra melhorar a eficiência no treinamento de machine learning com múltiplas GPUs.

Uma nova classe de PMD melhora o aprendizado por reforço através da tomada de decisão em múltiplas etapas.

O DietCL combina de forma eficaz dados rotulados e não rotulados pra um aprendizado melhor.

Descubra como os pesquisadores estão testando o conhecimento dos modelos de linguagem.

Uma nova abordagem pra melhorar a detecção de outliers usando técnicas avançadas.

Uma estrutura pra melhorar a colaboração na saúde, garantindo a privacidade dos pacientes.

Um mapa de temperatura nacional ajuda na exploração de energia geotérmica.