Informática - Aprendizagem de máquinas

Esse artigo fala sobre como usar modelos de linguagem pra melhorar as previsões de dados tabulares.

Um novo método melhora o treinamento de agentes em ambientes complexos usando alvos intermediários.

Este artigo fala sobre como as aproximações de gradiente melhoram o treinamento de modelos de aprendizado profundo.

Uma olhada em técnicas para acelerar Redes Neurais Gráficas em conjuntos de dados complexos.

Pesquisas estão explorando o uso de medicamentos já conhecidos para novas opções de tratamento contra a COVID-19.

Novo framework SAM++ melhora a precisão na identificação de estruturas anatômicas em exames médicos.

Os LLMs mostram potencial pra avançar a química e a ciência dos materiais com projetos inovadores.

Um novo método melhora as previsões de propriedades nucleares usando aprendizado de máquina.

RANS-PINN combina aprendizado de máquina e física pra previsões mais rápidas de fluxo turbulento.

Um novo G-CNN melhora a análise de imagens médicas 3D e a precisão.

Um novo conjunto de dados melhora a pesquisa sobre qualidade do ar com dados confiáveis e alta cobertura de sensores.

Trajetórias semânticas melhoram nossa compreensão dos padrões de movimento com insights contextuais.

Uma olhada em abordagens de aprendizado profundo descentralizado que priorizam a privacidade dos dados.

ReCoV ajuda a identificar e remover rótulos bagunçados pra melhorar o desempenho do modelo.

Melhorando a eficiência do design através de métodos de otimização colaborativa.

Um novo método melhora a detecção de objetos conhecidos e desconhecidos.

Pesquisas mostram riscos ocultos em modelos de aprendizado de máquina por meio de esteganografia.

O modelo de neurônio ELM simplifica a compreensão das funções complexas do cérebro com menos parâmetros.

Uma nova abordagem melhora as previsões de valor do tempo de vida do cliente pra decisões de negócios mais acertadas.

Aprenda como a imagem médica ajuda no diagnóstico e tratamento de doenças.

O FLOWER trata de aprendizado com poucos exemplos e esquecimento catastrófico em modelos de aprendizado de máquina.

O TensorNet melhora as previsões moleculares usando representações tensorais eficientes.

Uma nova estrutura melhora o treino de redes neurais convolucionais em grafos através de clusterização adaptativa.

Um novo método melhora o reconhecimento de atos de fala em bengali usando análise de áudio e texto.

Explora como os outliers afetam o k-means e métodos de avaliação.

Um novo modelo se adapta à heterofilia em grafos, melhorando o desempenho e a precisão.

Novo método combina aprendizado de máquina com modelagem de turbulência para simulações melhores.

Analisando desafios e estratégias pra melhorar as defesas do modelo contra ataques adversariais.

Explorando como a linguagem ajuda a inferir objetivos em situações sociais.

Novo método melhora recomendações de e-commerce entendendo as intenções de compra dos clientes.

Um novo método usa redes neurais pra resolver PDEs de forma eficiente, mantendo as leis físicas.

Explorando os desafios e estratégias em sistemas de aprendizado multi-agente.

Um estudo sobre métodos de aprendizado para protocolos de broadcast em sistemas complexos.

Este estudo melhora as técnicas de responder perguntas visuais pra uma análise melhor de imagens de sensoriamento remoto.

Um novo framework otimiza a aprendizagem ativa em diferentes tipos de dados.

Autoencoders melhoram a organização e classificação de dados em machine learning.

Esse estudo analisa os desafios da urbanização e modelos preditivos para o transporte na Índia.

Uma nova abordagem melhora a compreensão e o desempenho das embeddings de palavras.

Analisando o equilíbrio entre privacidade e justiça em modelos de aprendizado federado.

Novos métodos melhoram a precisão na imagem médica usando deep learning e fantasmas que imitam tecidos.