Informática - Aprendizagem de máquinas

Um método pra verificar modelos de aprendizado de máquina pra aumentar a confiança e a transparência.

Melhorando a confiabilidade do aprendizado de máquina através de métodos avançados de detecção de OOD.

Integrar modelos de visão-linguagem com aprendizado por reforço melhora a eficiência do aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem pra analisar os efeitos diferentes de tratamentos em grupos variados.

Esse estudo revela os fatores chave que influenciam o desempenho de tradução para línguas sub-representadas.

Um olhar sobre métodos de extração de regras pra melhorar a interpretabilidade de RNNs.

Essa pesquisa melhora as RNNs usando múltiplas perspectivas pra um processamento de texto melhor.

Um novo modelo tem como objetivo melhorar as previsões em diferentes tipos de dados.

Esse modelo melhora a análise de sentenças para línguas ricas em morfologia através de segmentação e análise conjunta.

CompeteSMoE melhora a eficiência de treinamento e o desempenho em modelos de Mistura Esparsa de Especialistas.

Explora a Difusão de Gráfico Latente, uma abordagem unificada para várias tarefas de gráfico.

Um novo modelo usa IA pra prever melhor as variantes do COVID-19 e sua disseminação.

As melhorias no aprendizado federado aumentam a eficiência e a privacidade para aplicações de IoT.

Um novo método ajuda os agentes a se adaptarem rapidinho aos comportamentos dos outros.

Aprendizado de máquina multimodal combina vários tipos de dados pra melhorar os resultados na saúde.

Criando etiquetadores de POS para línguas com dados de treinamento limitados.

Aprenda métodos para aumentar a velocidade e eficiência do treinamento do BERT usando GPUs.

Uma nova técnica pra otimizar modelos de linguagem grandes sem perder desempenho.

Novos métodos visam melhorar o aprendizado de máquina com exemplos limitados.

Um novo sistema melhora a previsão e o planejamento em veículos autônomos.

Lamarr melhora simulações de colisão de partículas, permitindo que o LHCb gerencie volumes de dados maiores de forma eficiente.

Aprenda como Modelos Baseados em Agentes e SAGE melhoram a compreensão de sistemas complexos.

Pesquisadores desenvolvem robôs bipédais que aprendem a andar através da prática e dos movimentos dos animais.

Um novo método melhora a eficiência na carga de dados em computadores quânticos.

Um novo método melhora a sintonia de prompts visuais pra um desempenho melhor do modelo.

Novo método melhora a capacidade da IA de separar características de imagem de forma eficaz.

Este artigo fala sobre o papel dos LLMs na análise de séries temporais.

Aprenda como a transformação de Mobius ajuda a entender as interações em aprendizado de máquina.

Este artigo fala sobre como melhorar a confiança em modelos de linguagem usando circuitos verificados.

Esse artigo analisa como o tipo de observação afeta o aprendizado de tarefas dos robôs.

Novos modelos melhoram como a gente lida com dados de nuvens de pontos.

Analisando como a Amostragem de Thompson melhora as escolhas em meio à incerteza e ao barulho.

Apresentando um framework pra melhorar a eficiência e a precisão no raciocínio de modelos de linguagem.

Usar informações extras melhora nossa capacidade de identificar os cantos dos pássaros.

A pesquisa foca em melhorar a eficiência do treinamento em gráficos dinâmicos.

O MACCHIatO melhora a segmentação por consenso em imagens médicas, lidando com a variabilidade entre os avaliadores.

Um novo algoritmo melhora o aprendizado quântico com dados imperfeitos.

Um olhar sobre os riscos de privacidade e defesas no Aprendizado Federado Vertical.

Um olhar sobre a Linearidade entre Tarefas Cruzadas e seus efeitos no desempenho do modelo.

O CAMBranch melhora a otimização em Programação Linear Inteira Mista com técnicas de aprendizado de máquina.