Informática - Aprendizagem de máquinas

O método TACI avança a compreensão das relações causais dinâmicas em várias áreas.

Esse estudo explora recompensas híbridas em bandits contextuais lineares pra melhorar a tomada de decisão.

Avaliar o valor dos dados é fundamental pra melhorar os resultados do aprendizado de máquina.

Um olhar sobre como garantir que as tecnologias de IA sejam confiáveis e dignas de confiança.

Um novo método melhora a detecção 3D usando dados de imagem e LiDAR.

Crie visões realistas a partir de um único vídeo em movimento com a tecnologia D-NPC.

Esse estudo explora o impacto das previsões nas ações e resultados individuais.

Um novo método melhora a transparência do modelo e a confiança em áreas críticas como a saúde.

Um estudo sobre como melhorar as técnicas de extração de modelos pra segurança em deep learning.

Uma nova abordagem melhora o aprendizado a partir do espaço de pesos de redes neurais.

Uma olhada mais de perto em como os Transformers aprendem com exemplos em diferentes contextos.

Este artigo explora questões sobre como explicar modelos de aprendizado profundo para detecção de doenças em grãos.

Um novo método que melhora a eficiência da análise de dados cerebrais usando aprendizado auto supervisionado.

Uma nova abordagem para melhorar redes neurais através de camadas baseadas em regras para uma melhor integração de dados.

Um conjunto de dados pra testar conexões entre imagem e texto mostra que os modelos têm dificuldade com tarefas de texto pra imagem.

Uma exploração da estabilidade algorítmica e das limitações de teste.

Novas abordagens pra melhorar a retenção de memória na inteligência artificial.

Novo padrão avalia as capacidades de modelos de IA em ambientes clínicos reais.

Um novo método melhora a identificação de genes relacionados à restrição alimentar e ao envelhecimento.

Um olhar sobre como a predição conformal ajuda a tomar decisões com confiança.

IGL-Bench oferece ferramentas essenciais pra analisar melhor gráficos desbalanceados.

Novo método melhora a condensação de conjuntos de dados para resultados melhores em aprendizado de máquina.

TabularFM oferece uma estrutura pra melhorar modelos básicos pra dados estruturados.

Uma nova abordagem pra lidar de forma eficiente com múltiplos objetivos na hora de tomar decisões.

Explorando a sinergia entre aprendizado federado e inteligência coletiva pra melhorar a IA.

Um novo método melhora a processação de textos longos em modelos de linguagem de forma eficiente.

Investigando comportamentos anormais em sistemas de suporte à vida no espaço usando métodos avançados.

Novos métodos podem melhorar a compreensão dos modelos de linguagem sobre as preferências humanas.

Novos métodos pra certificar a anti-concentração em distribuições de dados melhoram as aplicações de aprendizado de máquina.

Regras e dicas essenciais de formatação pra submeter pro NeurIPS 2022.

Novos métodos melhoram modelos de aprendizado de máquina em diversos ambientes.

Explorando novos métodos para um aprendizado por reforço eficaz em ambientes contínuos.

Uma nova abordagem pra aumentar a velocidade do processamento de criptografia homomórfica.

Meta-aprendizagem melhora a IA usando experiências passadas pra aprender mais rápido.

Esse artigo fala sobre um novo otimizador para deep learning que reduz o uso de memória enquanto maximiza o desempenho.

O impacto da IA e das redes sociais no aprendizado e no engajamento dos alunos.

Novos métodos aumentam a eficiência na análise de dados experimentais em física astropartícula.

Abordagens mais simples para aprendizado auto-supervisionado melhoram o desempenho e a acessibilidade.

Um novo método melhora a adaptabilidade de modelos de aprendizado de máquina em situações dinâmicas.

GenMM melhora a inserção realista de objetos 3D em vídeos e scans de LiDAR.