Informática - Aprendizagem de máquinas

A aprendizagem biqualificada lida de forma eficaz com supervisão fraca e mudanças de conjunto de dados em machine learning.

O dataset VALERIE22 ajuda a desenvolver a direção automática segura através de imagens sintéticas de cidades.

Novas intervenções buscam reduzir o viés em GNNs enquanto mantêm a precisão nas previsões.

Este estudo coloca em xeque as ideias que já existem sobre tarefas de classificação de nós usando estruturas de grafo.

Novo método aumenta a confiança nas previsões do modelo contra dados alterados.

Melhorando o aprendizado contínuo através da adaptação do professor e destilação de conhecimento.

Novo método melhora a detecção de lesões na próstata usando metadados de relatórios de vários médicos.

A UGT combina informações gráficas locais e globais pra uma análise de dados melhor.

Apresentando a Knowledge Bridge Learning pra melhorar a transferência de conhecimento em deep learning.

Polyffusion usa técnicas visuais pra gerar e controlar música de forma eficaz.

Este artigo apresenta uma nova abordagem para lidar com dados ruidosos em programação lógica indutiva.

Este artigo fala sobre como a XAI ajuda a diagnosticar osteoartrite no joelho.

Abordando problemas de dados do mundo real com novos métodos de aprendizado.

Pesquisadores mostram como malware pode enganar antivírus com ataques inteligentes.

Uma nova abordagem melhora o alinhamento de imagens em diagnósticos médicos.

Um novo framework combina aprendizado por reforço e otimização para melhorar o agendamento de tarefas.

Este artigo examina maneiras de melhorar a quantização em modelos de aprendizado profundo usando TVM.

O agente ExpeL aprende com as experiências pra melhorar o desempenho em várias tarefas.

Um novo método aumenta a robustez das CNNs Mixture of Experts contra entradas adversariais.

Um novo método melhora a forma como os nós em gráficos são representados.

A CASS junta técnicas de IA pra melhorar a análise de saúde com dados limitados.

Um novo método para calcular os valores de Shapley em classificadores bayesianos ingênuos melhora a interpretabilidade do modelo.

Apresentando uma nova maneira de calcular a dimensão VC pra treinar modelos melhor.

Uma nova abordagem acelera a classificação binária usando regressão logística paralela com GPU.

Pesquisas exploram o papel do Twitter na detecção de sequestros de veículos.

PaLD oferece maneiras eficientes de analisar relacionamentos em grandes conjuntos de dados.

Aprendizado de Transferência Descartável resolve preocupações com privacidade sem perder o desempenho do modelo.

Um estudo sobre como usar modelos de linguagem pra classificar manifestos políticos em vários fatores.

Um novo método equilibra modelos de aprendizado de máquina pra ter um desempenho melhor.

A aprendizagem causal revela relações de causa e efeito na análise de dados.

Uma nova abordagem prevê medições cerebrais faltantes usando machine learning avançado.

Um modelo preditivo usa dados pra melhorar a tomada de decisões ambientais.

Nova abordagem melhora a qualidade da imagem e a consistência em CcGANs usando amostras negativas.

Novo conjunto de dados melhora a pesquisa sobre células nervosas em roedores usando microscopia de fluorescência.

Um novo método para orientar modelos de linguagem de forma eficiente.

SharpCF melhora sistemas de recomendação, mantendo eficiência e precisão.

Esse estudo investiga como a atividade cerebral tá relacionada às emoções usando aprendizado de máquina.

O Aprendizado Federado melhora a segurança dos veículos conectados enquanto protege os dados dos usuários.

Uma olhada na injetividade das camadas ReLU e suas implicações em redes neurais.

Enfrentando desafios para aplicações seguras de aprendizado de máquina em sistemas críticos.