Informática - Aprendizagem de máquinas

O SAFER melhora as previsões em grafos de conhecimento com exemplos limitados.

Uma revisão dos métodos de aprendizado de máquina para prever acidentes de trânsito e melhorar a segurança nas estradas.

Este estudo analisa como redes neurais equivariante melhoram o desempenho do RL Offline usando dados limitados.

Um novo modelo melhora os dados sintéticos de EHR pra aplicações de saúde mais eficientes.

Soft-QMIX combina QMIX e máxima entropia pra melhorar a cooperação entre os agentes.

Esse estudo apresenta uma nova estratégia de exploração para aprendizado por reforço em ambientes incertos.

Métodos eficientes para identificar drones usando redes neurais convolucionais.

Um estudo sobre como melhorar estratégias de negociação em mercados de eletricidade usando sistemas de armazenamento em bateria.

Explorando o papel dos modelos de linguagem no processamento de dados estruturados.

Um novo método melhora a previsão de risco de Alzheimer usando registros eletrônicos de saúde e modelos avançados.

Explore como a tecnologia tá mudando o apoio e o cuidado na saúde mental.

Um estudo sobre sistemas de detecção de intrusão pra identificar ataques de disfarce em redes de veículos.

Técnicas para acelerar a criação de checkpoints para modelos de deep learning.

Aprenda como redes neurais booleanas podem simplificar os processos de deep learning.

DIPS resolve problemas de qualidade de dados na pseudo-rotulagem pra ter melhores resultados em machine learning.

Novos métodos melhoram a comunicação e a precisão em sistemas de aprendizado descentralizados.

Combinando lógica fuzzy com inferência causal pra uma análise do mundo real melhor.

Esse artigo explora métodos de conjunto para um aprendizado eficiente com poucos exemplos usando modelos de linguagem.

Mirage melhora a atribuição de respostas em sistemas de geração aumentada por recuperação.

Técnicas pra melhorar modelos de IA usando feedback de contrapartes menos capazes.

Uma nova rede melhora a precisão na segmentação de tumores cancerígenos a partir de imagens de PET e CT.

Um olhar crítico sobre os conjuntos de dados padrão em aprendizado de máquina.

Novos métodos melhoram a tomada de decisão em cenários multiplayer usando feedback baseado em preferências.

Novos métodos melhoram a integração de dados biológicos diversos de células únicas.

Um novo modelo pretende melhorar as previsões do tempo a médio prazo.

Um novo método melhora imagens de patologia para um diagnóstico preciso de doenças.

Um novo método melhora a velocidade e a precisão na previsão da densidade de carga.

Estudo desenvolve métodos automatizados pra melhorar a precisão nas estimativas de carga da rede elétrica.

Esse artigo explora estratégias pra proteger a privacidade individual em aprendizado de máquina.

Pesquisas mostram potencial para exames oculares no diagnóstico da doença de Alzheimer.

Descubra novos métodos pra melhorar o desempenho do aprendizado por reforço offline.

Fed-RAA melhora o aprendizado federado se adaptando aos recursos dos clientes pra treinos mais rápidos.

Automatizar a seleção de variáveis proxy melhora a estimativa de efeito causal em estudos observacionais.

Esse benchmark avalia modelos multimodais em tarefas de BPM, tipo documentação e melhoria.

Um novo método melhora a seleção de exemplos e a otimização de instruções para modelos de linguagem grandes.

Aurora melhora a reescrita de consultas usando Saturação de Igualdade e Aprendizado por Reforço.

Pesquisas exploram como a análise da fala pode prever o risco de suicídio, levando em conta as diferenças de gênero.

Uma olhada em como controlar o comportamento de modelos de linguagem com a técnica KL-then-steer.

Uma nova abordagem em aprendizado federado captura dependências de dados enquanto garante privacidade.

Nova ferramenta de IA ajuda a diagnosticar Carcinoma Basocelular com explicações claras.