Informática - Aprendizagem de máquinas

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.

A CASS junta técnicas de IA pra melhorar a análise de saúde com dados limitados.

Um novo método para calcular os valores de Shapley em classificadores bayesianos ingênuos melhora a interpretabilidade do modelo.

Apresentando uma nova maneira de calcular a dimensão VC pra treinar modelos melhor.

Uma nova abordagem acelera a classificação binária usando regressão logística paralela com GPU.

Pesquisas exploram o papel do Twitter na detecção de sequestros de veículos.

PaLD oferece maneiras eficientes de analisar relacionamentos em grandes conjuntos de dados.

Aprendizado de Transferência Descartável resolve preocupações com privacidade sem perder o desempenho do modelo.

Um estudo sobre como usar modelos de linguagem pra classificar manifestos políticos em vários fatores.

Um novo método equilibra modelos de aprendizado de máquina pra ter um desempenho melhor.

A aprendizagem causal revela relações de causa e efeito na análise de dados.

Uma nova abordagem prevê medições cerebrais faltantes usando machine learning avançado.

Um modelo preditivo usa dados pra melhorar a tomada de decisões ambientais.

Nova abordagem melhora a qualidade da imagem e a consistência em CcGANs usando amostras negativas.

Novo conjunto de dados melhora a pesquisa sobre células nervosas em roedores usando microscopia de fluorescência.

Um novo método para orientar modelos de linguagem de forma eficiente.

SharpCF melhora sistemas de recomendação, mantendo eficiência e precisão.

Esse estudo investiga como a atividade cerebral tá relacionada às emoções usando aprendizado de máquina.

O Aprendizado Federado melhora a segurança dos veículos conectados enquanto protege os dados dos usuários.

Uma olhada na injetividade das camadas ReLU e suas implicações em redes neurais.

Enfrentando desafios para aplicações seguras de aprendizado de máquina em sistemas críticos.

Um método pra melhorar a compreensão de aprendizado profundo em monitoramento de saúde de máquinas.

Um olhar sobre os desafios e soluções nos métodos de triagem do câncer de mama.

Os agentes de IA precisam se adaptar pra trabalhar bem com novos parceiros em vários ambientes.

Uma nova abordagem para prever o tráfego que incorpora dados de atividade humana.

Um novo método melhora a detecção OOD ao combinar representações de dados globais e locais.

O FedSIS melhora a detecção de ataques de apresentação facial enquanto garante a privacidade dos dados.

Este artigo fala sobre ataques de envenenamento em modelos de deep learning financeiro e seus riscos ocultos.

Analisando os riscos de reidentificação em decisões judiciais anonimizadas usando modelos de linguagem.

Integrar metadados melhora o desempenho em tarefas de fala, tipo identificação de língua.

Um olhar sobre como o ajuste de instruções melhora as respostas dos modelos de linguagem.

Este estudo avalia técnicas de análise de sentimento para Bangla usando modelos de linguagem avançados.

Este artigo fala sobre como os robôs conseguem identificar parceiros de conversa usando pistas visuais.

DiTTO combina aprendizado de máquina com modelos de difusão pra resolver PDEs de forma eficiente.

Uma nova forma de tomar decisões online de jeito eficaz e barato.