Informática - Aprendizagem de máquinas

A pesquisa foca em tornar sistemas de controle com redes neurais confiáveis e seguros.

Uma nova abordagem para aprendizado por imitação que melhora o desempenho com dados limitados.

Investigar a interação dos transformers com dados de Markov revela coisas legais sobre a eficiência do modelo.

Um método novo pra melhorar a atenção na geração de código por modelos de linguagem.

Usando gráficos dinâmicos pra mostrar padrões na viagem de passageiros nas cidades.

Apresentando um sistema inovador pra gerar música vocal Hindustani.

Usando dados pra evitar problemas nos veículos e melhorar a prontidão militar.

Pesquisadores melhoram modelos de incorporação de texto usando pontuações de especialistas pra ter um desempenho melhor.

NoRA oferece uma forma mais inteligente de adaptar grandes modelos com menos recursos.

Um novo método melhora a análise de doença residual mínima na leucemia.

Novos métodos melhoram a resolução de problemas em pesquisa operacional usando abordagens baseadas em dados.

Esse artigo fala sobre soluções para rótulos faltando na classificação de documentos.

Uma olhada nos desafios e benefícios de adicionar novos clientes em aprendizado federado.

Usar redes neurais pra melhorar a tomada de decisão em contextos baseados em preferência.

ARL junta métodos de aprendizado em grupo pra melhorar a tomada de decisão em tarefas complexas.

Um novo método aborda os desafios em Redes Neurais Gráficas com dados heterofílicos.

Explorando o impacto da Inferência Variacional de Difusão de Denoising nos DGPs.

Esse artigo fala sobre como usar pré-treinamento pra melhorar a privacidade e o desempenho no Aprendizado Federado.

Abordagens inovadoras estão melhorando a detecção de câncer por meio da análise de imagens de lâminas inteiras.

Células Y-Flash e Máquina Tsetlin aumentam a eficiência do aprendizado de máquina.

Um novo método pra lidar melhor com sequências de dados longas.

Apresentando os GraphSPNs pra melhorar tarefas probabilísticas baseadas em grafos e geração de moléculas.

O deep learning tá mudando a forma como a gente modela a propagação de rádio pra ter uma comunicação sem fio melhor.

Novo benchmark enfrenta alucinações de relação em modelos de linguagem multimodal grandes.

Um novo método ajuda os cientistas a prever como as partículas se movem ao longo do tempo.

Essa pesquisa mostra como modelos simples aprendem através de estruturas e técnicas de treinamento.

Uma visão geral da otimização restrita e suas complexidades.

Combinar poda de modelo e alocação de banda melhora a eficiência no aprendizado federado.

Automatizando a rotulagem de dados enquanto garante precisão com aprendizado de máquina e ajuda da galera.

Usando aprendizado de máquina pra simplificar amplitudes de espalhamento em física de altas energias.

Uma nova técnica melhora a eficiência dos modelos de linguagem pré-treinados.

Um novo método melhora o rastreamento de vazamentos de privacidade em grandes modelos de linguagem.

Novos métodos melhoram a forma como diferentes tipos de dados são combinados para saídas melhores.

O GP-KAN junta Processos Gaussianos e Redes Kolmogorov-Arnold pra fazer previsões eficientes.

Descubra como a IA tá transformando o diagnóstico em patologia computacional usando modelos de fundação e de visão-linguagem.

Esse trabalho analisa como redes neurais modelam sistemas autônomos com dados limitados.

Um olhar sobre técnicas de convergência rápida pro algoritmo EM.

O Deep-MacroFin usa deep learning pra resolver equações econômicas complexas de forma eficaz.

Um estudo sobre como melhorar o uso de energia em prédios antigos usando IoT e aprendizado de máquina.

Analisando métodos para PCA eficiente em fluxos de dados imprevisíveis.