Informática - Aprendizagem de máquinas

EDNIL melhora a robustez do modelo contra mudanças nos contextos de dados.

A pesquisa explora o equilíbrio em modelos de linguagem multilíngues para justiça e privacidade.

Novos métodos melhoram a forma como as máquinas avaliam as relações espaciais dentro das imagens.

Aprendizado de máquina ajuda a prever as condições da água em áreas sem estações de monitoramento.

Esse artigo analisa como a aleatoriedade afeta os resultados do treinamento em modelos de aprendizado de máquina.

Pesquisas mostram como a IA pode melhorar ferramentas de comunicação para quem tem necessidades complexas.

Novos métodos melhoram a coleta de dados em áreas remotas para aplicações de realidade virtual.

Descubra como a agrupamento ajuda a organizar grandes quantidades de texto de forma eficaz.

Otimizando a seleção de características em pesquisas clínicas através da análise de similaridade textual.

Uma abordagem nova que combina ICL e geração de código para previsões melhores.

FlowArtist combina posição e velocidade pra dar insights de dados melhores.

Aprenda como a estimativa da razão de densidade ajuda a comparar grupos de dados de forma eficaz.

Este estudo apresenta um método pra melhorar o desempenho de modelos em conjuntos de dados desbalanceados.

Uma nova abordagem permite treinar redes neurais de forma eficiente em dispositivos pequenos sem a necessidade de retropropagação.

Pesquisadores estão usando aprendizado de máquina pra melhorar o diagnóstico de câncer de garganta através da análise da fala.

O CTP combina previsão e análise causal pra ter melhores insights sobre tratamentos.

Um estudo sobre rankings que mudam baseado na performance ao longo do tempo.

Novo modelo acelera o design de perfis aerodinâmicos usando aprendizado de máquina.

Pesquisadores juntam aprendizado de máquina com dinâmica de fluidos pra melhorar a modelagem de turbulência.

Pesquisadores usam IA pra melhorar previsões de dinâmica de fluidos complexa.

A aprendizagem biqualificada lida de forma eficaz com supervisão fraca e mudanças de conjunto de dados em machine learning.

O dataset VALERIE22 ajuda a desenvolver a direção automática segura através de imagens sintéticas de cidades.

Novas intervenções buscam reduzir o viés em GNNs enquanto mantêm a precisão nas previsões.

Este estudo coloca em xeque as ideias que já existem sobre tarefas de classificação de nós usando estruturas de grafo.

Novo método aumenta a confiança nas previsões do modelo contra dados alterados.

Melhorando o aprendizado contínuo através da adaptação do professor e destilação de conhecimento.

Novo método melhora a detecção de lesões na próstata usando metadados de relatórios de vários médicos.

A UGT combina informações gráficas locais e globais pra uma análise de dados melhor.

Apresentando a Knowledge Bridge Learning pra melhorar a transferência de conhecimento em deep learning.

Polyffusion usa técnicas visuais pra gerar e controlar música de forma eficaz.

Este artigo apresenta uma nova abordagem para lidar com dados ruidosos em programação lógica indutiva.

Este artigo fala sobre como a XAI ajuda a diagnosticar osteoartrite no joelho.

Abordando problemas de dados do mundo real com novos métodos de aprendizado.

Pesquisadores mostram como malware pode enganar antivírus com ataques inteligentes.

Uma nova abordagem melhora o alinhamento de imagens em diagnósticos médicos.

Um novo framework combina aprendizado por reforço e otimização para melhorar o agendamento de tarefas.

Este artigo examina maneiras de melhorar a quantização em modelos de aprendizado profundo usando TVM.

O agente ExpeL aprende com as experiências pra melhorar o desempenho em várias tarefas.

Um novo método aumenta a robustez das CNNs Mixture of Experts contra entradas adversariais.

Um novo método melhora a forma como os nós em gráficos são representados.