Informática - Aprendizagem de máquinas

Aprenda como lidar com problemas de desequilíbrio de dados na análise de grafos.

Apresentando o HCNN, um modelo de aprendizado profundo feito pra dados tabulares esparsos.

Apresentando uma estrutura para uma análise melhor de dados de séries temporais amostrados de forma irregular.

Um novo método melhora a detecção de OOD usando fluxos de normalização e aprendizado de variedades.

Um novo método para treinar MFA melhora a eficiência na análise de dados em alta dimensão.

Este estudo melhora os modelos de análise de layout para documentos em bengali usando Mask R-CNN.

Aprenda como as CNNs ajudam a limpar imagens com ruído de forma eficaz.

Uma nova abordagem reduz a geração de textos prejudiciais em grandes modelos de linguagem.

Um novo método mistura modelos de segmentação com conhecimento médico pra melhorar a precisão.

Um novo método integra características de dados e probabilidades de classes pra uma análise mais clara.

A pesquisa tem como objetivo melhorar a clareza nos aparelhos auditivos pra facilitar a comunicação.

Uma nova ferramenta estima como as redes neurais reagem a mudanças nos dados de entrada, o que é crucial para a segurança.

Um novo método melhora a precisão na classificação de padrões de movimento.

Analisando a disseminação silenciosa de desinformação por guerreiros cibernéticos na internet.

Analisando o impacto da IA na sociedade e seus possíveis riscos.

Explorando como as ações nos jogos podem mostrar a personalidade dos jogadores.

Este artigo revisa o papel da aprendizagem ativa na análise de sensibilidade global para uma coleta de dados melhor.

Explorando o papel da independência linear em conjuntos de classificadores pra melhorar a precisão.

Analisando o papel da compressão de amostras no aprendizado binário e multiclasse.

Usando IA pra identificar com precisão expressões faciais em ambientes de saúde.

Novos métodos otimizam redes neurais profundas pra um desempenho melhor no mundo real.

Usando perplexidade pra identificar entradas arriscadas em modelos de linguagem.

Abordagem inovadora acelera o treinamento de gráficos de interação temporal em GPUs.

Um novo método melhora a classificação de classes desconhecidas usando aprendizado semi-supervisionado.

Usar medidores inteligentes pra detectar se a galera tá em casa sem perder a privacidade.

Um novo método pra identificar pontos de mudança em dados de séries temporais multivariadas.

Um novo conjunto de dados ajuda a avaliar modelos de linguagem para aplicações de saúde.

Novo framework qgym melhora a compilação quântica através de técnicas de aprendizado por reforço adaptativo.

PruneSSL melhora o aprendizado semi-supervisionado ao remover de forma seletiva dados não rotulados que são desafiadores.

Uma olhada nas dinâmicas do SGD e seus efeitos no treinamento do modelo.

Um novo modelo de deep learning melhora a qualidade e a eficiência do pansharpening.

A estrutura de IA FPath melhora a análise de tecidos para investigações forenses.

Novas técnicas melhoram o diagnóstico de doenças e garantem a privacidade dos pacientes.

Esse estudo revisa métodos de adaptação para modelos grandes pré-treinados e sua eficácia.

Novos métodos de treinamento melhoram as habilidades de navegação dos robôs em ambientes lotados.

Este artigo aborda o problema da regressão com núcleo de atenção e apresenta soluções eficientes.

Um novo método melhora o desempenho do modelo em diferentes tipos de dados.

Pesquisadores melhoram a precisão da classificação de imagens usando uma nova técnica de aumento de estilo.

Novos métodos melhoram a eficiência de estimar vetores latentes em grafos aleatórios.

Novas técnicas melhoram o desempenho das Redes Neurais Gráficas no manuseio de grandes estruturas de dados.