Informática - Aprendizagem de máquinas

Aprenda como previsões eficazes podem melhorar a gestão da cadeia de suprimentos e a eficiência operacional.

Avaliando métodos de aprendizado auto-supervisionado pra melhorar diagnósticos em imagens médicas.

Um novo modelo melhora a qualidade das imagens de ressonância magnética com um tempo de exame reduzido.

TEED oferece detecção de bordas eficiente com mínima necessidade de recursos.

Examinando a justiça em aprendizado de máquina pra reduzir viés em setores críticos.

Um novo método melhora a computação óptica ao aumentar a eficiência de treinamento e o desempenho.

Novos métodos melhoram a detecção de mensagens ocultas em arquivos de vídeo.

O ENSO impacta os padrões de clima pelo mundo, mostrando sua natureza diversa e as conexões com as mudanças climáticas.

Um estudo de como o prefixLM se sai melhor que o causalLM em aprender a partir do contexto.

Uma olhada no papel do machine learning no combate a ameaças cibernéticas.

Esse framework ajuda os desenvolvedores a encontrar e corrigir bugs em modelos de machine learning de forma eficiente.

Analisando os desafios em medir a interpretabilidade de modelos de NLP usando métricas de fidelidade.

Um novo método melhora a precisão das previsões para sinistros e custos de seguros.

Melhorar os pipelines de dados pode aumentar o desempenho dos sistemas de recomendação em deep learning.

A estratégia CDR melhora as recomendações filtrando dados prejudiciais.

Esse estudo analisa como as métricas de avaliação offline preveem o sucesso online para sistemas de recomendação.

Explorando como a poda e os quaternions melhoram o desempenho de redes neurais.

O HAMDPO melhora o aprendizado multiagente para ambientes e tarefas diversos.

Uma abordagem probabilística melhora a classificação de dados de séries temporais com valores ausentes.

Um novo método para adaptar modelos a dados de séries temporais sem acesso à fonte.

Analisando como o feedback humano molda os sistemas de recompensa na tomada de decisões.

Este estudo revela as vantagens do SGD em robustez em comparação com métodos de treinamento adaptativos.

O SimMatchV2 melhora a precisão da classificação de imagens usando menos exemplos rotulados.

Esse artigo fala sobre métodos pra melhorar a conclusão de grafos de conhecimento usando GNNs e abordagens baseadas em regras.

Pesquisas mostram que dá pra prever a idade usando exames de ressonância magnética do corpo inteiro.

Novas defesas têm o objetivo de proteger modelos de aprendizado de máquina de ataques de dados prejudiciais.

Um novo algoritmo melhora a seleção de modelos em ambientes incertos.

Novas técnicas em IA estão melhorando a qualidade das imagens sintéticas e a eficiência de geração.

Um novo método melhora o treinamento e a estabilidade das Redes Adversariais Generativas.

Esse artigo fala sobre Redes de Fluxo Bayesiana e como elas são eficazes na geração de dados.

Pesquisadores melhoram a análise de EEG usando modelos baseados em conceitos pra ter uma visão melhor da atividade cerebral.

S2PGNN melhora a adaptação de GNNs a dados rotulados.

Um novo método reduz etapas na geração de texto para imagem pra resultados mais rápidos.

Pesquisas usam dados de smartphones pra analisar padrões de movimento diários.

Novo método melhora o reconhecimento de fala usando só dados de áudio brutos.

Ada-QPacknet combina poda adaptativa e quantização para um aprendizado contínuo eficaz.

Este estudo analisa novos métodos para simplificar textos em espanhol pra facilitar a compreensão.

O FeatGeNN inova na geração de recursos, melhorando a performance de modelos de machine learning.

Explorando grandes modelos de linguagem como ferramentas para detectar condições de corrida em programação.

Novas técnicas melhoram a confiabilidade das ferramentas de imagem médica contra alterações de dados prejudiciais.