Informática - Aprendizagem de máquinas

Uma nova abordagem combina várias modalidades de sensor para uma melhor integração de dados.

Melhorando o aprendizado por reforço com estimativas da função de valor pra uma adaptação mais rápida às tarefas.

Aprende como a inversão de características e a máxima entropia ajudam a recuperar os dados originais.

Um olhar sobre o Aprendizado Federado e seu papel na proteção dos dados dos usuários.

Uma análise do desempenho do DQN, PPO e A2C no BreakOut.

Explorando o papel dos UAVs em melhorar o aprendizado de máquina por meio de uma comunicação mais eficiente.

Um método novo melhora o aprendizado de novas classes enquanto mantém o conhecimento antigo.

Apresentando o NeST pra aprender novas matérias sem esquecer as antigas.

Um estudo sobre a eficácia de diferentes modelos DLWP na previsão do tempo.

A pesquisa busca melhorar a confiabilidade da IA e a eficiência energética em várias aplicações.

Uma olhada no suavização randomizada como uma defesa para modelos de aprendizado de máquina.

Modelos menores, feitos pra áreas específicas, tipo medicina, mostram um grande potencial.

Apresentando o 360VFI pra melhorar a qualidade e a experiência de vídeo 360 graus.

Analisando o papel da robustez na estimativa de distribuições desconhecidas a partir de amostras.

Combinar TTS e dados reais melhora de forma eficaz os sistemas de reconhecimento de voz.

Descubra como sair mais cedo melhora a eficiência nos modelos de Processamento de Linguagem Natural.

Novos modelos fornecem insights sobre sistemas complexos ao se concentrarem em componentes individuais.

HeCiX-KG junta dados de ensaios clínicos com insights biológicos pra melhorar o desenvolvimento de remédios.

A SciQu acelera as previsões de propriedades de materiais usando aprendizado de máquina e extração automática de dados.

Novos métodos utilizando modelos de difusão aprimoram a cibersegurança contra exemplos adversariais.

Um novo método melhora a segurança das redes inteligentes sem comprometer a privacidade do usuário.

A AsyCo melhora a precisão de aprendizado com rótulos incompletos usando uma abordagem de dupla tarefa.

Explorando o papel de priors tensorais estruturados na melhoria das estimativas de dados.

E-LLaGNN melhora os GNNs usando modelos de linguagem de forma seletiva pra ter um desempenho melhor.

Essa pesquisa apresenta um modelo de CNN para reconhecer a base e o expoente de expressões matemáticas em imagens.

Descubra o básico sobre como aprender Redes Bayesianas Dinâmicas a partir de dados.

A IA generativa tá mudando a forma como a gente cria conteúdo em várias áreas.

Um novo framework melhora os métodos de transporte entre diferentes dimensões e tipos de espaços.

O framework POGEMA melhora a navegação de múltiplos agentes pra evitar obstáculos de forma eficiente.

Um novo framework melhora a precisão da análise de imagens hiperespectrais.

Novo método melhora modelos de deep learning para dispositivos com recursos limitados.

Uma nova abordagem pra melhorar os prompts dos modelos de texto pra imagem e ter resultados melhores.

Explorando como os transformers analisam sentimentos em texto, como em críticas de filmes.

Novo framework melhora a destilação de conhecimento focando em amostras difíceis.

Um método que melhora o reconhecimento de som nas máquinas.

Explorando como a IA pode se tornar parceira de confiança para os humanos.

Uma nova abordagem para melhorar a detecção de anomalias em microserviços usando simulação e comportamento real dos usuários.

Sep-DeepONet melhora a eficiência na resolução de equações diferenciais parciais de alta dimensão.

Apresentando um novo método para otimização eficaz em aprendizado de máquina.

Um novo método melhora a equidade na modelagem de dados de saúde.