Informática - Aprendizagem de máquinas

Aprendizado por reforço multi-objetivo cuida de metas diferentes pra tomar decisões melhores.

Analisando a estabilidade no treinamento adversarial pra melhorar a generalização do modelo.

Um estudo sobre como identificar e gerenciar suposições em projetos de deep learning usando o conjunto de dados AssuEval.

Uma olhada no Treinamento Modular Inspirado no Cérebro pra ter mais clareza nos modelos de IA.

Esta pesquisa examina como o ChatGPT melhora os sistemas de recomendação usando o feedback dos usuários.

Este artigo apresenta um método pra melhorar a justiça no aprendizado federado enquanto protege a privacidade dos dados.

Melhorando métodos para detectar transações anormais de Bitcoin pra aumentar a segurança do sistema.

Novo método permite que agentes aprendam juntos enquanto gerenciam influências traiçoeiras.

Um estudo apresenta um método para identificar células cancerígenas usando imagens avançadas e aprendizado profundo.

Pesquisas revelam novas informações sobre a largura mínima para redes neurais eficazes.

Usando aprendizado por reforço profundo pra melhorar a eficiência da entrega de caminhões.

As ferramentas de IA estão mudando a forma como os pesquisadores acessam e interagem com informações acadêmicas.

Usando aprendizado autossupervisionado pra melhorar previsões dos movimentos de fala na disartria.

Explore como os FGMs melhoram a otimização sob restrições de dados.

Uma nova abordagem pra melhorar o Aprendizado Federado no meio da participação desigual dos usuários.

DP-ZO equilibra privacidade e desempenho no treinamento de modelos de linguagem.

Novo modelo melhora a análise de relações complexas em estatísticas e aprendizado de máquina.

Uma olhada em como deep learning se sai em conjuntos de dados tabulares.

Um novo método pra identificar com precisão distribuições misturadas a partir de amostras de variáveis aleatórias.

Explorando o desenvolvimento e o impacto dos modelos de linguagem modernos na comunicação.

Apresentando o HINITE, um método pra estimar direitinho os efeitos do tratamento em cenários complexos.

Uma olhada em como os transformers usam camadas de atenção pra melhorar o processamento de linguagem.

Explorando métodos pra entender as motivações de vários especialistas na tomada de decisão.

Uma nova abordagem pra binarizar redes neurais usando morfologia matemática melhora o desempenho e a eficiência.

Um método pra melhorar a compreensão e a segurança das Redes Neurais Gráficas.

Este estudo melhora o reconhecimento de atividades usando técnicas de amostragem negativa dura.

Um novo método pra melhorar a comunicação no FedRec enquanto protege os dados dos usuários.

Um framework que usa aprendizado de máquina pra prever a carga de consultas de banco de dados e melhorar o desempenho.

Explorando o papel da inteligência artificial na detecção e tratamento do câncer de tireoide.

Um estudo avalia várias técnicas de melhoria de justiça pra modelos de deep learning na classificação de imagens.

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.