Uma nova abordagem melhora as árvores de decisão usando pensamento bayesiano e algoritmos de busca.
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Informática - Aprendizagem de máquinas
RSSOs robôs se adaptam a terrenos diversos usando dados que coletam sozinhos.
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Explorando os benefícios e a eficiência dos DKMs convolucionais em tarefas de imagem.
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Otimizando a seleção de vetores para aumentar a diversidade em grandes conjuntos de dados.
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Um novo método melhora o ajuste fino dos transformadores de visão, reduzindo as necessidades de computação.
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Um novo sistema usa aprendizado de máquina pra melhorar o monitoramento da qualidade dos dados em experimentos.
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Aprenda sobre o básico dos sistemas de aprendizado e o papel deles na análise de dados.
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Descubra como o aprendizado de máquina melhora as previsões do tempo a curto prazo.
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Um novo framework para aprendizado por reforço se adapta a ambientes dinâmicos.
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Um novo sistema melhora gravações de áudio pra uma experiência de escuta melhor.
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Pesquisas mostram como modelos simples superam métodos complexos em tarefas de Meta-RL.
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Uma nova abordagem para adaptação no momento do teste lida com o desequilíbrio de classes e mudanças de domínios.
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FDLS facilita a criação de animações digitais realistas de personagens usando aprendizado profundo.
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Revolucione a forma como visualizamos dados de alta dimensionalidade usando conhecimento prévio.
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Entenda como saber as causas do desempenho dos alunos pode melhorar o apoio educacional.
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Essa pesquisa analisa técnicas de prompt-learning para classificar textos com modelos pequenos no varejo.
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Descubra métodos pra melhorar sistemas de legendas pra capturas de tela em celular.
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Um olhar sobre a importância da verificação de modelos para a segurança em sistemas de IA.
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Novos métodos melhoram o estudo das transições moleculares em sistemas complexos.
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Um novo método para melhorar a pré-processamento de dados em machine learning e estatística.
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Uma nova abordagem simplifica o design de modelos para dispositivos com poder de computação limitado.
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Melhorando o NAS Zero-Shot usando correção de viés pra um desempenho melhor do modelo.
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Um novo sistema pretende conectar usuários a profissionais de saúde por meio de classificação automatizada.
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Examinando os benefícios e aplicações de núcleos não estacionários em machine learning.
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Um novo método melhora a previsão de séries temporais multivariadas usando técnicas inovadoras de mascaramento.
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Um novo método pra aprender com dados não rotulados em machine learning.
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A pesquisa foca em tornar as aplicações de aprendizado de máquina confiáveis contra falhas de hardware.
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Aprenda como o LoRA permite o ajuste fino eficiente de grandes modelos em hardware de consumo.
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Explorando técnicas pra gerar dados realistas usando autoencoders e modelos de copula.
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O ChannelViT melhora a análise de imagens complexas de múltiplos canais em várias áreas.
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Este estudo destaca como a organização dos dados afeta a resiliência do aprendizado de máquina.
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A ativação de patching mostra insights sobre as saídas e comportamentos dos modelos de linguagem.
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Usando redes neurais pra melhorar a análise e previsão da mecânica de contato.
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Aprenda como regressões empilhadas melhoram a modelagem preditiva ao combinar várias abordagens.
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Um estudo sobre ataques de machine learning e contramedidas eficazes em sistemas de rede.
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A tecnologia de IA tá mudando como o câncer de tireoide é diagnosticado e tratado.
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O Graph-JEPA traz um jeito novo de analisar dados de grafos complexos de maneira eficaz.
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Explorando como o aprendizado de máquina analisa sistemas dinâmicos complexos.
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Um método de aprendizado de máquina justo que reduz o viés em sistemas de tomada de decisão.
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Apresentando um método de aprendizado ativo que combina incerteza e diversidade pra melhorar a eficiência de rotulação.
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