Informática - Aprendizagem de máquinas

Uma nova arquitetura avança na detecção de câncer em imagens médicas usando entradas de baixa resolução.

Uma olhada em como métodos compactos melhoram o ajuste dos dados para grandes conjuntos de dados.

O aprendizado auto-supervisionado melhora o desempenho do modelo com menos dados rotulados.

A SFPNet oferece recomendações que levam em conta o contexto pra melhorar a experiência de compras online.

Apresentando um novo método para melhorar a segmentação de imagem em imagens médicas.

A pesquisa mostra como é importante a justiça nas representações de linguagem em machine learning.

Um novo método de treinamento melhora o desempenho do modelo de linguagem e a experiência do usuário.

Explorando como redes neurais podem aproximar funcionais na análise de dados.

Um novo método melhora a confiabilidade das previsões de redes neurais em tarefas de regressão.

Aprenda como o aprendizado de máquina melhora a qualidade dos não tecidos spunbond.

Um novo método resolve problemas em modelos de machine learning sem perder a precisão.

Aprendizado por transferência usa o conhecimento de uma área pra melhorar tarefas em outra.

Um novo método melhora a eficiência no manuseio de pedidos para grandes modelos de linguagem.

Um novo método melhora a restauração de imagens por meio de estruturas inovadoras de modelos de difusão.

Uma nova abordagem melhora as previsões em dados tabulares usando LLMs.

CASGNN melhora a imputação de dados faltantes ao focar em relações causais.

Explorando métodos pra conseguir justiça em sistemas de classificação sem perder performance.

Pesquisando técnicas pra reduzir o barulho na computação quântica usando redes neurais.

Um método pra proteger a privacidade dos dados em sistemas de aprendizado descentralizado usando nós virtuais.

Combinar detecção de OOD com Previsão Conformal aumenta a confiabilidade do modelo.

Uma nova abordagem usando RGCNs melhora a classificação de sentimentos a partir de dados de texto.

Um novo método melhora a previsão de links ao lidar com dados barulhentos e incompletos.

Apresentando o TrainlessGNN pra rotulagem de nós mais rápida em TAGs sem os métodos tradicionais de treinamento.

Esse artigo analisa os benefícios do aprendizado com várias amostras em modelos de linguagem.

Uma nova abordagem pra detectar fraudes nos mercados financeiros usando aprendizado de máquina e a opinião de especialistas.

Um estudo destaca a dependência do CLIP em características espúrias no reconhecimento de imagens.

Um olhar sobre como os algoritmos podem respeitar os pedidos de exclusão de dados enquanto mantêm a eficiência.

Um novo método melhora a repetição de memória pra aprendizado de grafos enquanto garante a privacidade.

Combinar insights humanos com métodos bayesianos melhora os resultados da otimização em engenharia.

Esse artigo destaca novos métodos para calcular derivadas em funções não suaves que são relevantes para aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem melhora a simulação de aprendizado profundo no design de hardware.

Uma visão geral de prompting e prefix-tuning em modelos de transformadores.

Uma nova abordagem para recomendações de cursos educacionais focada nas habilidades do mercado de trabalho.

O MathWriting dá um gás na pesquisa em reconhecer expressões matemáticas manuscritas com amostras diversas.

Uma nova abordagem melhora a comparação de diagramas de persistência para análise de dados.

Um novo método pra criar objetos 3D usando programas de forma e renderização diferenciável.

Uma nova abordagem de aprendizado de máquina melhora a Informação de Controle de Uplink pra uma comunicação móvel melhor.

Um jeito de adaptar modelos de aprendizado de máquina sem precisar dos dados de origem.

Recursos diversos melhoram a capacidade dos modelos de identificar novas categorias de dados de forma eficaz.

Este artigo fala sobre aprendizado de operadores e seu papel em aproximar modelos complexos.