Informática - Aprendizagem de máquinas

Apresentando a Chimera, um novo modelo para análise de dados de séries temporais multivariadas.

Disjuntores oferecem um jeito novo de prevenir saídas prejudiciais de IA de forma eficaz.

Novo método melhora a quantificação da incerteza em modelos treinados de forma adversarial.

Os robo-advisors melhoram a orientação de investimentos com base nas preferências dos clientes.

Um novo método melhora a estimativa de incerteza em modelos de linguagem, aumentando a confiança dos usuários.

Como o ensino de máquinas pode melhorar a aprendizagem dos alunos através de uma conexão eficaz.

Novos métodos melhoram a descoberta de biomarcadores preditivos a partir de imagens médicas.

Um novo ponto de referência ajuda a melhorar o desempenho de GNN em meio aos desafios de ruído nas etiquetas.

Novos algoritmos melhoram a velocidade e a precisão da seleção de recursos em modelos estatísticos.

Uma olhada nos benefícios e limitações da destilação de conjuntos de dados em aprendizado de máquina.

Explorando o papel do aprendizado de máquina em prever comportamentos de materiais e desafios enfrentados.

SPAC oferece uma nova maneira de melhorar as respostas dos modelos de linguagem.

Uma análise das dificuldades dos Transformers com tarefas de contagem e cópia.

Um novo método melhora a otimização de simuladores black-box em várias áreas.

Um olhar sobre técnicas para ensinar agentes a seguirem o comportamento de experts de forma eficaz.

Um estudo sobre como alinhar agentes em jogos 3D pra melhorar o comportamento.

Melhorando a segurança dos modelos de machine learning com técnicas avançadas de proteção.

Aprenda a treinar modelos para embeddings de texto de forma esperta e eficaz.

Novos métodos melhoram a eficiência da mineração de redescription para conjuntos de dados diversos.

Novos sistemas melhoram a classificação dos valores morais nos textos.

A PredEx oferece previsões e explicações para decisões judiciais na Índia.

Esse método melhora a precisão e a eficiência da CFD usando aprendizado de máquina.

Analisando o impacto e o potencial dos protocolos de aprendizado quântico nos avanços da IA.

CAVACHON ajuda a combinar dados de células únicas pra revelar relações biológicas complexas.

Este artigo explora melhorias em autoencoders esparsos e seu impacto na compreensão de linguagem.

O MOMBO melhora a tomada de decisão no aprendizado por reforço offline com uma estimativa de incerteza aprimorada.

Apresentando o ExpectRL pra lidar com a superestimação no Aprendizado por Reforço usando expectis.

Uma nova abordagem para o treinamento adversarial melhora o desempenho e a segurança dos sistemas de IA.

A EquiLoPO Network oferece novas soluções pra analisar dados volumétricos mesmo com rotações.

Este estudo usa aprendizado de máquina pra classificar formatos de tabuletas cuneiformes antigas.

Um novo framework pra melhorar o aprendizado dos agentes de IA através de jogos modificados da Atari.

Novo método melhora previsões para pacientes com câncer de pulmão que enfrentam risco de recidiva.

Reconhecer resultados negativos pode impulsionar o progresso e a inovação na pesquisa em aprendizado de máquina.

MLPs bilineares oferecem modelos mais simples e mais fáceis de entender em aprendizado de máquina.

Uma visão geral clara dos conceitos científicos essenciais e sua relevância.

Dois algoritmos melhoram a tomada de decisão para agentes em ambientes competitivos e cooperativos.

O ToPPO melhora o aprendizado em algoritmos de reforço usando dados off-policy de forma eficaz.

O PairNet melhora a precisão na estimativa dos efeitos do tratamento usando dados observacionais.

Uma nova abordagem melhora o reconhecimento de atividades ao combinar vários tipos de dados.

O WGBoost oferece previsões probabilísticas avançadas e um melhor gerenciamento da incerteza em várias áreas.