Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo ambiente baseado em texto ajuda as máquinas a aprender tarefas do mundo real usando scripts.

Um novo método para seleção de características eficaz que considera tanto as estruturas de classe quanto de clusters.

Novos métodos melhoram a precisão de nanodispositivos em aplicações médicas.

Mol-GDL melhora as previsões moleculares ao integrar interações covalentes e não covalentes.

Novas técnicas melhoram a precisão e a eficiência na identificação de músicas cover.

Um olhar sobre como figuras melhoram a comunicação científica.

Saiba como o operador de Koopman melhora a análise de sistemas complexos.

Pesquisadores usam detecção de anomalias pra encontrar partículas escondidas nos dados de colisão.

Um novo método para design de navios eficiente usando machine learning e CAD.

Um novo sistema melhora o acompanhamento da saúde mental através dos dados de dispositivos pessoais.

Este artigo apresenta um método para usar GANs com dados protegidos pela privacidade.

FuXi melhora previsões de clima a longo prazo usando técnicas de machine learning.

Um olhar sobre como o treinamento adversarial melhora a robustez dos modelos de aprendizado de máquina.

Uma nova abordagem usa redes neurais de grafos pra prever propriedades elásticas de forma eficiente.

Explorando os desafios e defesas em aprendizado de máquina adversarial quântico.

Um novo modelo melhora as previsões para sistemas com vários agentes interagindo.

Pesquisar SUEPs pode dar dicas sobre novas partículas e interações dentro dos setores escuros.

Avaliar modelos de IA que simulam respostas de professores pra engajar melhor os alunos.

Explorando como os expoentes de Lyapunov em tempo finito revelam a sensibilidade da rede a mudanças nos inputs.

Esse artigo analisa como os agentes de aprendizado por reforço se comportam durante as fases de treinamento.

Esse método oferece uma forma eficiente de treinar redes sem a correção de erro tradicional.

Analisando a eficiência de memória e consultas em algoritmos de otimização convexa randomizados.

Usar imagens de satélite de antes da desgraça ajuda a perceber melhor os impactos das catástrofes.

Aprenda como a classificação de gráficos ajuda a automatizar a compreensão de dados.

O algoritmo ICE melhora o desempenho na classificação linear em áreas críticas.

Analisando como a ordem dos dados impacta a justiça em modelos de machine learning.

Novo framework equilibra eficiência de deep learning e emissões de carbono.

Uma nova abordagem melhora as previsões em sistemas complexos usando dados irregulares e incompletos.

Um olhar sobre os desafios do aprendizado de árvore de decisão, especialmente com consultas.

Novas abordagens melhoram as previsões do comportamento de fluidos ao redor de corpos em movimento.

Um novo sistema de teleoperação melhora o controle remoto de robôs em várias configurações.

Redes Neurais Autoexpansíveis se adaptam às tarefas de forma eficiente com ajustes dinâmicos.

Um novo método pra melhorar a justiça em modelos de aprendizado federado sem perder a privacidade.

Saiba mais sobre Treinamento Esparso Dinâmico e seus benefícios para a eficiência de redes neurais.

Explora como a preparação de dados impacta os modelos de IA na detecção de malware.

Uma estrutura pra melhorar previsões usando abstenção contra dados enganosos.

Estudo analisa como modelos de imagem lidam com várias transformações.

Um novo método reduz o esforço de rotulação na classificação de vídeos usando técnicas de aprendizado ativo.

A DBFed quer diminuir o preconceito na IA enquanto mantém a privacidade dos dados.

Explorando maneiras de melhorar recomendações com gráficos de conhecimento e aprendizado de máquina.