Informática - Aprendizagem de máquinas

Um olhar sobre como os contra-factuais podem melhorar as previsões de falências bancárias.

Este artigo fala sobre métodos pra melhorar redes neurais usando equivariança e simetria.

Um novo método aprimora a programação linear inteira com remoção de cortes e aprendizado de máquina.

Agentes de aprendizado por reforço aprendem a se adaptar e reutilizar conhecimentos para novos desafios.

Apresentando o jointLCA, um método pra entender melhor as conexões de dados multiview.

Novas técnicas melhoram a capacidade dos motores de busca de processar informações numéricas.

Esse estudo foca em aprendizado por reforço offline e no desenvolvimento de algoritmos pra melhorar a tomada de decisão.

Um novo método melhora a precisão na detecção de tumores usando técnicas de aprendizado fracamente supervisionado.

Pesquisadores desenvolvem métodos pra resolver equações FPL complexas de forma mais eficiente.

Explore como o auto-modelo melhora a eficiência das máquinas e o trabalho em equipe.

Uma olhada no aprendizado PAC e seu papel na tomada de decisão eficiente baseada em dados.

Analisando como o desbalanceamento de dados afeta o desempenho de modelos de aprendizado de máquina.

Novos recursos melhoram a precisão da segmentação LiDAR para uma condução autônoma mais segura.

Um novo método combina MCMC de dividir e conquistar com modelos de difusão pra melhorar a amostragem.

A combinação de voz pré-definida melhora a tradução de fala enquanto garante privacidade e diminui riscos.

Um novo sistema melhora as previsões de recomendações usando hardware padrão de forma eficiente.

Novos métodos melhoram a tomada de decisão em várias áreas através do aprendizado por reforço.

Uma nova abordagem melhora o aprendizado multimodal ao lidar com desequilíbrios na contribuição dos dados.

Explorando a interseção da geometria riemanniana e a análise de sinais de EEG em interfaces cérebro-máquina.

Analisando como as redes neurais aprendem com os dados e os fatores que influenciam seu desempenho.

Uma nova abordagem híbrida aumenta a precisão das previsões de preços do petróleo usando deep learning.

Uma nova abordagem para detectar anomalias em dispositivos IoT usando aprendizado colaborativo.

Esse estudo melhora as medições de qubits usando aprendizado de máquina e tecnologia FPGA.

O DistPred melhora as previsões de resultados levando em conta a incerteza de forma eficaz.

O CLAMS automatiza a seleção de modelos de agrupamento para conjuntos de dados sem rótulos.

Descubra como a mineração de processos melhora a eficiência e a tomada de decisões para as organizações.

Este artigo fala sobre métodos de re-treinamento usando previsões de modelos pra melhorar a precisão.

Esse artigo explora novas técnicas de aprendizado de máquina para prever com precisão os preços do petróleo Brent.

Apresentando o SepONet pra melhorar a eficiência no aprendizado de operadores em sistemas complexos.

Um novo sistema ajuda músicos a criar músicas com mais controle e precisão.

Analisando as capacidades de modelos generativos através de métricas globais e suas aplicações.

Aprenda como o clipping de gradiente estabiliza o treinamento em modelos de machine learning.

Este estudo apresenta um novo algoritmo para otimização eficiente de funções usando feedback limitado.

WeLore traz eficiência para grandes modelos de linguagem ao simplificar matrizes de pesos.

Este artigo analisa a confiabilidade dos modelos na análise de dados visuais.

Pesquisadores criam um conjunto de dados baseado em webcam pra medir o tamanho da pupila.

Novos métodos melhoram a inferência de propriedades de materiais em mecânica e imagem médica.

Esse artigo fala sobre como melhorar a resistência dos VLMs a ataques adversariais através de escolhas de design.

Descubra como dados sintéticos ajudam os varejistas a proteger a privacidade dos clientes enquanto ganham insights.

Matemáticos buscam a maior forma que passa por um corredor em forma de L.