Informática - Aprendizagem de máquinas

Uma nova abordagem usando programação genética pra melhorar as funções de perda na classificação de imagens.

A CLAIME integra dados estruturados e não estruturados de prontuários eletrônicos pra ter insights melhores sobre a saúde.

Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão em ambientes restritos.

O Learn2Talk mistura técnicas 2D e 3D pra criar animações faciais super realistas.

Uma nova abordagem melhora a segmentação em imagens médicas sem a necessidade de rótulos detalhados.

G-VGPMIL melhora o aprendizado de múltiplas instâncias para uma análise eficaz de imagens médicas.

Uma nova abordagem melhora as explicações da IA com contra-factuais viáveis e coerentes.

Novo conjunto de dados Square-10M dá um baita upgrade nas capacidades de perguntas visuais em código aberto.

Uma olhada no papel do GLDGCN em melhorar a classificação de nós.

OTSeg melhora a segmentação semântica usando múltiplos textos de entrada pra ter mais precisão.

Explore modelagem de desempenho pra melhorar a eficiência no treinamento de machine learning com múltiplas GPUs.

Uma nova classe de PMD melhora o aprendizado por reforço através da tomada de decisão em múltiplas etapas.

O DietCL combina de forma eficaz dados rotulados e não rotulados pra um aprendizado melhor.

Descubra como os pesquisadores estão testando o conhecimento dos modelos de linguagem.

Uma nova abordagem pra melhorar a detecção de outliers usando técnicas avançadas.

Uma estrutura pra melhorar a colaboração na saúde, garantindo a privacidade dos pacientes.

Um mapa de temperatura nacional ajuda na exploração de energia geotérmica.

Um novo método melhora os modelos de aprendizado de máquina para previsões de estrutura atômica.

O PIPER melhora o aprendizado por reforço usando feedback baseado em preferências pra resolver recompensas escassas.

Um novo modelo melhora a previsão da velocidade do tráfego através de análise causal e adaptação de dados.

Um novo algoritmo melhora o aprendizado online ao se adaptar de forma eficaz aos dados que chegam.

Uma nova estrutura pra melhorar recomendações sem dados prévios.

Explorando métodos para recuperar parâmetros do modelo a partir de escores de alavancagem na análise de regressão.

O UPINN melhora nossa capacidade de modelar e prever os efeitos dos medicamentos de quimioterapia.

Aprimorando o DistilBERT pra classificar melhor as metodologias de pesquisa biomédica.

O EncodeNet melhora a precisão das DNNs sem aumentar o tamanho do modelo.

Uma nova abordagem de otimização inversa que incorpora dados contextuais pra previsões melhores.

Um olhar sobre como diferentes redes neurais aprendem com imagens.

Um novo método garante a validade das explicações contrafactuais, mesmo com mudanças no modelo.

TF2AIF facilita a implantação de modelos de IA em vários dispositivos e plataformas.

Preocupações aumentam sobre a segurança dos modelos de Texto-para-Imagens e seu uso inadequado.

A CUMAD detecta dispositivos IoT hackeados enquanto minimiza falsos alertas.

Este artigo fala sobre a integração do aprendizado profundo bayesiano em abordagens de aprendizado federado.

Apresentando o FiLo: um método novo pra detecção e localização de anomalias com precisão.

Um modelo pra sugestões de ações personalizadas, levando em conta preferências e timing.

Novo método busca melhorar a justiça na geração de dados sintéticos de saúde.

O Graph4GUI melhora o design da interface do usuário através de uma representação e gestão aprimoradas.

VN-EGNN melhora o desenvolvimento de medicamentos, aumentando a identificação de locais de ligação em proteínas.

HistNetQ oferece uma nova forma de quantificar dados usando deep learning.

Esse método melhora o desempenho de DNN em dispositivos de borda através de uma poda eficiente.