Informática - Aprendizagem de máquinas

Este estudo analisa como a ML melhora a seleção de variáveis na computação simbólica.

Este estudo explora problemas com o uso de convnets para a criação de filtro de áudio.

Explora o Associador de Padrões Neurais pra sugestões de compras mais inteligentes.

Uma nova abordagem pra melhorar a precisão das anotações feitas por crowdsourcing online.

Este artigo examina o papel da AMP em estatísticas de alta dimensão, focando em regressão esparsa e robusta.

Novo modelo melhora o mapeamento global de glaciares usando imagens de satélite e aprendizado profundo.

Aprenda como a omnipredição molda as previsões em várias indústrias.

Um novo método pra avaliar a confiabilidade de modelos de deep learning usando pré-condições dos dados.

Um novo método pra explicar Redes Neurais Gráficas aumenta a transparência e a confiança.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra analisar as atmosferas de exoplanetas com técnicas de dados avançadas.

Este estudo foca em melhorar a tomada de decisões sob incerteza usando maximização submodular.

Métodos avançados melhoram a precisão das previsões de chuva para uma resposta melhor a desastres.

Um novo método prevê a estrutura de gráficos dinâmicos ao longo do tempo.

Uma nova estrutura melhora a habilidade dos robôs de realizar tarefas de manipulação variadas.

Estudo revela padrões fortes em CNNs separáveis em profundidade ligados à visão biológica.

Aprenda como o teste em grupo pode encontrar itens defeituosos de forma eficiente em várias áreas.

Uma imersão profunda nos Modelos de Difusão com Denoising e sua simplificação pra melhorar o aprendizado de representação.

Um novo modelo de linguagem melhora a compreensão e a geração de texto em turco.

Um novo sistema reduz a latência em modelos de Mistura de Especialistas enquanto controla os custos de memória.

Um novo sistema melhora a velocidade dos modelos de linguagem em várias aplicações.

Estudo revela problemas na classificação de plâncton por causa da mudança no conjunto de dados.

Aprenda como acumuladores de baixo bit melhoram o desempenho de DNN sem sacrificar a precisão.

Uma nova abordagem modular melhora a eficiência e a precisão na identificação de atacantes cibernéticos.

Um novo método melhora o movimento da distribuição de probabilidade usando redes neurais.

Modelos de linguagem aumentam a eficiência na descoberta de novas moléculas para o desenvolvimento de medicamentos.

Uma nova estrutura acelera a recuperação de informações para modelos de linguagem.

O MANTRA melhora a previsão de longo prazo com uma abordagem de aprendizado duplo pra ter mais precisão.

Novo framework enfrenta desafios em Redes Neurais Gráficas de maneira eficaz.

NFLikelihood permite aprendizado não supervisionado de probabilidades, melhorando a análise de dados na física.

Uma abordagem de aprendizado de máquina melhora o monitoramento da qualidade dos dados em experimentos de física de alta energia.

Algoritmos quânticos aceleram árvores de decisão para uma análise de dados melhor.

FedGT melhora o aprendizado federado com mais privacidade e performance para dados em grafo.

Novo método melhora redes neurais contra ataques adversariais usando entradas baseadas em conjuntos.

Aprenda como redes de características melhoram o aprendizado de máquina e a interpretação de dados.

A pesquisa explora como melhorar a adaptabilidade de machine learning através de meta-aprendizado e Indução de Solomonoff.

Um novo método pra melhorar a resistência das redes neurais a ataques, sem perder desempenho.

A IA oferece ajuda personalizada pra mudar comportamentos de forma duradoura, ajudando a alcançar metas.

Um novo método pra criar amostras aleatórias a partir de funções características usando redes neurais.

Um novo algoritmo revela informações sobre a tomada de decisão em processos de negócios complexos.

Analisando o impacto do barulho nos rótulos em algoritmos de generalização de domínio.