Informática - Aprendizagem de máquinas

Esse artigo fala sobre Conjuntos Online de Expansões de Base pra melhorar o aprendizado de máquina.

Um novo algoritmo melhora o aprendizado em ambientes restritos usando amostragem posterior.

O FedGELA enfrenta desafios no aprendizado federado com dados parcialmente disjuntos em classes.

Esse método melhora a precisão do modelo ao lidar com os vieses nos fenômenos físicos.

Aproveitando o aprendizado por reforço pra otimizar o agendamento de trabalhos usando técnicas do índice de Gittins.

Um novo método pra reduzir a polarização mantendo o engajamento dos usuários.

Um novo método para aprendizado federado que resolve os desafios do aprendizado contínuo.

Examinando como as escolhas de ação influenciam os agentes de RL em tarefas espaciais.

Uma nova abordagem melhora o aprendizado de robôs a partir de demonstrações passadas usando dados contrafactuais.

Um novo método melhora a confiabilidade das redes neurais em aplicações críticas.

FedLESAM enfrenta desafios de dados em aprendizado federado para melhorar o desempenho do modelo.

Uma nova abordagem para remoção de ruído em imagens usando técnicas de aprendizado auto-supervisionado.

Uma olhada em como a DNO melhora a geração de imagens com as preferências dos usuários.

Técnicas de aprendizado de máquina melhoram a análise de dados em experimentos de física de partículas.

Dynamic Line Rating otimiza a capacidade da linha de transmissão usando dados climáticos locais.

Explorando o processo de aprendizado e as aplicações de autômatos finitos determinísticos.

Esse artigo fala sobre Minimização Consciente da Nitidez Inspirada no Domínio pra uma adaptação de modelo melhor.

Essa abordagem simplifica e melhora a reconstrução de redes em várias áreas.

Apresentando um método inovador pra detectar anomalias em padrões de dados complexos.

Um novo algoritmo melhora a recuperação de imagem a partir de dados limitados.

Um olhar sobre a inferência baseada em simulação e suas aplicações na pesquisa.

Estudo revela novas técnicas pra aprendizado contínuo em ambientes complexos.

Um novo método melhora a avaliação de modelos de aprendizado por reforço com políticas determinísticas.

Um novo método pra avaliar viés em modelos de linguagem busca respostas mais justas da IA.

Um novo método de aprendizado contínuo em sistemas de IA que melhora a retenção de conhecimento.

Novos métodos melhoram a qualidade e a diversidade na coleta de dados científicos.

Explorando como a dinâmica caótica pode melhorar redes neurais profundas em inteligência artificial.

Explorando métodos para proteger as informações dos pacientes na pesquisa clínica.

Um novo método pra melhorar a eficiência dos modelos de linguagem e reduzir custos.

Explorando o impacto da memória de longo prazo em agentes de conversação.

Novos métodos melhoram estratégias para tomada de decisão complexa em jogos de soma zero.

Esse estudo testa os LLMs pra revelar as fraquezas deles em entender e raciocinar.

Duas novas abordagens melhoram a confiabilidade na avaliação das explicações de modelos de IA.

Um novo método combina RBM, DNNs e RBFs pra resolver PDEs paramétricas de forma eficiente.

Uma revisão dos métodos de análise de rede pra combater a lavagem de dinheiro.

Explorando como os robôs podem entender e explicar melhor as conversas com as pessoas.

O MAP-Neo busca transparência e desempenho na modelagem de linguagem em IA.

Esse artigo analisa os desafios na pesquisa em ML e sugere melhorias pra confiabilidade.

Esse artigo fala sobre novos métodos pra monitorar a atividade do coração e do cérebro.

Um novo método melhora a comunicação no processamento de dados em gráfico.