Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo framework melhora o desempenho do modelo em dados não vistos usando mudanças específicas.

Um novo método melhora o aprendizado usando feedback humano por meio de auto-jogo.

Apresentando o Neat, um jeito eficiente de classificar categorias de dados conhecidas e desconhecidas.

Um novo modelo melhora como os carros autônomos prevem os movimentos de pedestres em áreas lotadas.

Uma nova abordagem melhora como os enxames de robôs cobrem áreas de forma eficiente.

Pesquisadores analisam a previsibilidade do desempenho de modelos de linguagem à medida que a computação de treinamento aumenta.

Métodos de aprendizado de máquina melhoram a eficiência na identificação de novos candidatos a medicamentos a partir de grandes bibliotecas de compostos.

ASVs melhoram a eficiência no monitoramento da qualidade da água para ambientes mais seguros.

Combinando métodos clássicos e quânticos pra melhorar a precisão na detecção de câncer.

Um novo modelo melhora a precisão das previsões de erupções solares usando técnicas baseadas em atenção.

Uma olhada nos frameworks de aprendizado de redes neurais e suas implicações para o desenvolvimento de IA.

Este artigo explora como Redes Neurais Informadas por Física podem melhorar a computação quântica.

Explorando os processos de adaptação de sistemas físicos através de feedback e estrutura.

O FIITED reduz o uso de memória enquanto mantém o desempenho em modelos de recomendação.

Um novo modelo melhora a precisão dos dados de EHR para um atendimento personalizado.

Aprenda como o esquecimento de máquina ajuda a proteger a privacidade dos usuários removendo a influência dos dados.

Um novo método usa EHRs pra prever melhor o risco de câncer em pacientes.

Um olhar sobre por que a IA explicável é importante em vários setores.

Um olhar sobre como a física pode melhorar os métodos de aprendizado por reforço.

Uma nova abordagem pra melhorar o desempenho do aprendizado federado enquanto garante a privacidade dos dados.

Explore métodos para melhorar a quantificação de incerteza em modelos de previsão de eventos.

Um olhar sobre como os robôs podem se adaptar rapidamente a tarefas que mudam.

Um novo método de IA melhora a análise de mamografias sem precisar de um monte de dados rotulados.

O Brave oferece privacidade e proteção contra ameaças no aprendizado federado de pares.

A tecnologia de radar melhora os check-ups de saúde à distância enquanto garante a privacidade do usuário.

Aprenda como o aprendizado seguro melhora a eficiência e a segurança do balanceamento de carga SD-WAN.

Um método pra agrupar dados levando em conta características e identidades diferentes.

Um novo método melhora o treinamento de modelos com rótulos bagunçados usando Dimensão Intrínseca Local.

Esse método facilita a adição de objetos em ambientes 3D usando texto e caixas 2D.

Analisando como o feedback dos usuários molda as recomendações de conteúdo online e o engajamento dos usuários.

Uma abordagem formal pra identificar violações de privacidade em algoritmos de computação quântica.

Analisando como diferentes modelos para imagens e texto podem funcionar juntos de forma eficaz.

Explorando a importância da normalização de características nas dinâmicas de aprendizado não contrastivo.

Este estudo melhora a análise de tomografias computadorizadas usando IA pra detectar COVID-19 com mais precisão.

Um olhar sobre Aprendizado Federado e Desaprendizado para privacidade de dados.

Uma nova abordagem permite que os modelos se adaptem a várias categorias de tarefas de forma eficaz.

Esse artigo fala sobre jeitos de reduzir o viés na análise de dados.

Um novo método para criar sistemas de pontuação que lidam com múltiplas classes de forma eficaz.

Combinar JAX e Firedrake melhora os métodos numéricos pra resolver equações diferenciais parciais.

O VI-IGL melhora o aprendizado de máquina ao lidar com recompensas ocultas e feedback ruidoso.