Informática - Aprendizagem de máquinas

NoiseAttack altera várias classes em ataques de backdoor usando padrões de ruído sutis.

Um estudo revela como modelos de linguagem esquecem habilidades de forma inconsistente entre tarefas.

Uma nova abordagem pra melhorar a precisão do modelo identificando fontes de dados de baixa qualidade.

Aprenda como as simetrias de grupos podem melhorar modelos de classificação em aprendizado de máquina.

Uma nova estrutura aumenta a eficiência do sensoriamento remoto usando técnicas inspiradas no cérebro.

Combinando imagens de tecidos e dados genéticos pra melhorar as previsões de sobrevivência ao câncer.

O CRAFT facilita a geração de conjuntos de dados sintéticos para várias tarefas com um mínimo de input do usuário.

Uma nova abordagem pra melhorar a precisão da classificação usando a teoria PAC-Bayesiana.

Novos métodos melhoram a capacidade dos robôs de agarrar objetos usando representações 3D.

Analisando como abordagens bayesianas melhoram a avaliação de desempenho estrutural por meio da quantificação de incertezas.

Um jeito de melhorar modelos personalizados sem comprometer a privacidade do usuário.

COG melhora a mistura de variáveis latentes em modelos generativos.

Um modelo de deep learning melhora a avaliação do tremor na doença de Parkinson.

Aprenda como a compressão de modelos melhora a eficiência de grandes modelos de linguagem.

Explorando como os LLMs podem identificar instâncias de dados incomuns de forma eficaz.

Métodos para melhorar a velocidade de tomada de decisão em bandidos multi-braços inquietos.

Modelos de Linguagem Grande melhoram a eficiência na avaliação de respostas médicas.

Uma nova abordagem pra melhorar o treinamento de modelos de recuperação usando redes corretoras.

Analisando como a regularização de entropia melhora a tomada de decisão em ambientes incertos.

Aprenda como dividir tarefas ajuda os robôs a treinarem de forma eficiente.

O aprendizado de espaço de estado melhora a análise de séries temporais com mais precisão e flexibilidade.

FC-KAN melhora a análise de imagem com combinações inteligentes de funções.

Uma nova abordagem para aumentar a estabilidade em problemas de otimização bilevel.

Um novo modelo melhora a previsão de compostos prejudiciais no desenvolvimento de medicamentos.

Esse artigo fala sobre como detectar outliers em dados de séries temporais usando machine learning.

Este estudo desenvolve um modelo confiável para prever a mortalidade em pacientes com insuficiência cardíaca em UTI.

Um novo método melhora os ajustes de tamanho de passo em tarefas de otimização.

Novos modelos melhoram o desempenho em tarefas de classificação de dados usando conceitos do sono.

Este estudo melhora a confiabilidade das previsões de chuva usando técnicas avançadas de aprendizado profundo.

Um jeito de simplificar a escolha de modelos de regressão em meio à incerteza.

Pesquisas estão explorando o uso de RL pra melhorar a precisão na modelagem climática.

Novo método melhora a imagem DCE-MRI em estágios avançados para um diagnóstico melhor de câncer de mama.

Este estudo analisa como os modelos de IA aprendem a partir dos dados do modelo Ising.

Uma nova abordagem melhora a modelagem da estrutura atômica para a ciência dos materiais.

Um novo método melhora a localização de instalações pra um acesso urbano melhor.

Pesquisadores combinam aprendizado de máquina e otimização bayesiana pra melhorar o arranjo da estrutura atômica.

Descubra como o método Deep Limit Model-free melhora as previsões e a gestão da incerteza.

Melhorando a cibersegurança com detecção de anomalias mais eficaz usando GNNs.

Um novo modelo oferece processamento de linguagem eficiente em termos de energia para dispositivos pequenos.

Um novo método melhora a precisão e a eficiência na combinação de dados de sensores.