Informática - Aprendizagem de máquinas

O PromptDSI melhora a busca de documentos gerenciando informações novas e existentes de forma eficiente.

Ambientes sintéticos melhoram a eficiência e o desempenho do treinamento de agentes de RL.

Um novo método melhora as previsões das relações entre ativos pra estratégias de investimento mais eficazes.

Novo método combina aprendizado federado com modelos de difusão para geração de imagens focada em privacidade.

Explorando métodos quânticos para biclustering eficiente em conjuntos de dados complexos.

Um novo método melhora a tradução automática para idiomas sub-representados.

Explorando os benefícios de dados repetidos no treinamento de redes neurais.

Novos algoritmos melhoram as previsões de estados fundamentais quânticos usando dados limitados.

Novo programa de IA supera motoristas humanos usando só os dados internos do carro.

Este artigo fala sobre como redes neurais profundas aprendem a linguagem através da previsão do próximo token.

Uma nova perspectiva sobre como melhorar GNNs para estruturas de grafo complexas.

Uso inovador de redes sociais e IA melhora estratégias de resposta a terremotos.

Um método pra melhorar a privacidade dos dados no aprendizado federado, tirando influências de dados específicos.

Reorganizar as divisões de dados melhora a otimização de hiperparâmetros em aprendizado de máquina.

Esse artigo explora métodos de explicação na classificação de séries temporais multivariadas usando algoritmos de aprendizado de máquina.

Dados sintéticos melhoram a precisão da detecção de posicionamento em discussões online.

Explore regras de triagem fortes pra seleção rápida de características em conjuntos de dados complexos.

Um novo método aprimora o compartilhamento de dados para um treinamento eficiente de GNN.

O UrbanLLM facilita a gestão urbana descomplicando perguntas complexas sobre a cidade.

Apresentando um método flexível para taxas de aprendizado que melhora o desempenho do modelo sem cronogramas pré-definidos.

Novo método melhora a detecção de convulsões em dados de EEG usando aprendizado de máquina.

Explore como as experiências recentes moldam a tomada de decisão no aprendizado por reforço.

Apresentando um modelo que melhora a precisão das previsões para dados de séries temporais.

Novo dispositivo usa fNIRS pra reconstruir imagens a partir da atividade cerebral.

Uma nova técnica melhora a detecção de anomalias usando aprendizado auto supervisionado.

Um método rápido pra resolver problemas de otimização usando superquantis.

Analisando como os prompts afetam o raciocínio em grandes modelos de linguagem.

Novas técnicas visam corrigir erros em modelos de linguagem sem precisar de re-treinamento completo.

A UNCTAD criou uma ferramenta RAG de código aberto pra melhorar o acesso aos dados e a eficiência.

Um novo método pra ensinar máquinas através de vídeos, mesmo com as diferenças visuais.

Modelos de IA melhoram a análise de ECG para diagnósticos de saúde cardíaca mais precisos.

O SAFER melhora as previsões em grafos de conhecimento com exemplos limitados.

Uma revisão dos métodos de aprendizado de máquina para prever acidentes de trânsito e melhorar a segurança nas estradas.

Este estudo analisa como redes neurais equivariante melhoram o desempenho do RL Offline usando dados limitados.

Um novo modelo melhora os dados sintéticos de EHR pra aplicações de saúde mais eficientes.

Soft-QMIX combina QMIX e máxima entropia pra melhorar a cooperação entre os agentes.

Esse estudo apresenta uma nova estratégia de exploração para aprendizado por reforço em ambientes incertos.

Métodos eficientes para identificar drones usando redes neurais convolucionais.

Um estudo sobre como melhorar estratégias de negociação em mercados de eletricidade usando sistemas de armazenamento em bateria.

Explorando o papel dos modelos de linguagem no processamento de dados estruturados.