Informática - Aprendizagem de máquinas

Uma nova abordagem melhora a precisão das previsões de séries temporais para várias aplicações.

Esse artigo fala sobre maneiras de acelerar os cálculos em Processos Gaussianos aditivos.

Uma nova abordagem baseada em dados pra prever a profundidade de desgaste em pavimentos asfálticos.

Um método pra melhorar a eficiência no treinamento de modelos de linguagem através da seleção de dados.

HAHE melhora a precisão da previsão de links em gráficos de conhecimento hiperarrelacionais complexos.

Saiba como os STGNNs melhoram a previsão de séries temporais em diversas áreas.

Explorando os benefícios das redes RePU na estimativa estatística e regressão.

Um novo método enfrenta o problema de arranque a frio em sistemas de recomendação.

Este estudo explora técnicas de deep learning para prever crises epilépticas.

Apresentando uma ferramenta que melhora tarefas relacionadas a matrizes na análise de dados.

Um método pra agrupar séries temporais com base na precisão preditiva.

Melhorando modelos pequenos para perguntas médicas com técnicas inovadoras e métodos de dados.

Uma nova abordagem usa tecnologia deepfake pra identificar ênfase na linguagem falada.

Novos métodos de treinamento melhoram o desempenho do ASR e reduzem a latência.

Um novo sistema melhora a precisão dos modelos de ML em dispositivos móveis sem supervisão constante.

A IA ajuda as escolas a identificar rapidamente ameaças potenciais à segurança dos alunos.

Um sistema criado pra recuperação rápida de máquinas usando técnicas de aprendizado por reforço.

O Text2Cohort torna os dados sobre câncer mais acessíveis para os pesquisadores através de consultas em linguagem natural.

Um novo sistema melhora o reconhecimento de gestos manuais usando tecnologia de baixo consumo.

O RHINO melhora a precisão na detecção de objetos para itens rotacionados em imagens aéreas.

Explorando como técnicas inspiradas em quântica ajudam na geração e avaliação de moléculas.

Um olhar sobre estratégias eficazes para sistemas multiagente, focando no dropout de agentes.

Entenda como o "machine unlearning" protege as informações pessoais em modelos de ML.

Explorando novos algoritmos quânticos pra sequenciamento de DNA eficiente e bioinformática.

Técnicas inovadoras em dinâmica de fluidos melhoram a precisão e a eficiência com PINNs.

Um novo método usa aprendizado por reforço profundo para comunicação sem fio eficiente.

Uma nova abordagem melhora as embeddings de frases usando várias instâncias similares.

Examinando os riscos e efeitos do sequestro de modelos em processamento de linguagem natural.

Um novo método, OBCut, melhora a eficiência e a precisão de agrupamentos para grandes conjuntos de dados.

Um novo método revela os preconceitos nas respostas dos modelos de linguagem.

O S-REINFORCE combina Redes Neurais e Regressões Simbólicas pra ter melhores insights na hora de tomar decisões.

Aprenda como tSNE e UMAP simplificam a visualização de dados complexos.

A clusterização ajuda a identificar padrões nos dados em várias áreas.

Explorando o método da ponte de Schrödinger pra uma imputação de dados eficiente.

Um estudo sobre métodos para lidar com dados faltantes em pesquisas de saúde usando o NHANES.

Desmistificando pra criar confiança em modelos de machine learning.

Um novo método melhora o planejamento de trajetória de robôs por meio de aprendizado baseado em imagens.

Como previsões mudam dados e influenciam resultados futuros em várias áreas.

Um novo algoritmo melhora a análise de imagens médicas usando técnicas de aprendizado de múltiplas instâncias.

Um novo método melhora a eficiência e a precisão das Redes Neurais Anytime.