Informática - Aprendizagem de máquinas

Esse sistema oferece um ambiente escalável pra testar agentes autônomos em aplicativos Android do dia a dia.

Analisando problemas que distorcem as métricas de desempenho relatadas em aprendizado de máquina.

O Cluster ComBat melhora a análise de dados médicos reduzindo o viés de forma eficiente.

Novos métodos melhoram a precisão da imagem EIT para aplicações médicas e industriais.

Um método que combina adaptações de baixo rank e ortogonais para modelos de IA.

MoEUT melhora a eficiência e o desempenho dos Transformers Universais em tarefas de linguagem.

FedSC melhora o treinamento de modelos enquanto mantém a privacidade do usuário no aprendizado federado.

Novas técnicas melhoram a escalabilidade em aprendizado de máquina com privacidade diferencial.

Um guia claro sobre árvores de decisão e suas aplicações no mundo real.

Uma nova estrutura melhora a eficiência dos testes de penetração automatizados usando aprendizado por reforço.

Materiais inovadores mostram comportamentos únicos com base nas forças aplicadas.

Descubra como o UnitNorm melhora modelos Transformer para dados de séries temporais.

O estudo revela como os modelos de linguagem generalizam regras a partir de dados de treinamento limitados.

Novo método smup melhora a eficiência no treinamento de redes neurais esparsas.

Uma nova abordagem usa dados pra simplificar a análise de sistemas complexos.

O modelo DemoVAE tem como objetivo melhorar a análise de dados de fMRI controlando fatores demográficos.

Analisando como a complexidade geométrica afeta o desempenho do modelo em aprendizado por transferência.

CausalDiffAE melhora o controle sobre as características das imagens através da geração de contrafactuais.

A abordagem baseada em coorte melhora a eficiência e a precisão em sistemas de Aprendizado Federado.

Esse artigo apresenta um método pra testar a independência em dados categorizados.

Descubra como os Planos Comportamentais Federados melhoram a compreensão das ações dos clientes no aprendizado federado.

Apresentando Alinhamento por Demonstrações para modelos de linguagem seguros e eficazes.

MLPs mostram uma eficácia surpreendente em aprendizado no contexto, desafiando as ideias sobre a complexidade dos modelos.

Um olhar sobre o sonho neuromórfico e seu impacto na eficiência da IA.

A PLCP oferece conjuntos de previsões confiáveis em diversas populações, melhorando a tomada de decisão.

Pesquisas mostram que há vulnerabilidades na abordagem de privacidade de texto do aprendizado federado.

Um novo método pra melhorar a análise e comunicação de dados em gráficos.

Explorando armadilhas de copyright confusas como um jeito de criadores de conteúdo rastrearem o uso não autorizado.

Um novo método melhora a eficiência na otimização de sequências de proteínas.

Este artigo analisa técnicas para diferenciar entre código gerado por humanos e código gerado por IA.

LD3 melhora a qualidade da imagem e reduz o cálculo em Modelos Probabilísticos de Difusão.

Explorando o método NatMU para uma desaprendizagem de máquina eficaz e privacidade de dados.

Um método pra treinar redes neurais grandes de forma eficiente usando menos memória.

Esses modelos melhoram a compreensão e a adaptação nas decisões da IA.

Uma nova abordagem melhora a previsão probabilística para gerenciar sistemas de energia.

Abordagens inovadoras melhoram a análise de dados de séries temporais complexas.

Um novo método melhora a capacidade da IA de editar conhecimento e responder perguntas complexas.

Novos métodos visam melhorar o aprendizado de máquina mantendo o conhecimento enquanto se adaptam a novas tarefas.

ETNNs melhoram a análise de dados complexos por meio da integração topológica e geométrica.

Usando métodos inovadores pra monitorar e apoiar as populações de abelhas.