Informática - Aprendizagem de máquinas

Métodos inovadores para analisar amostras de tecido melhoram a precisão na detecção do câncer.

Combinar dados de satélite ajuda a entender melhor os tipos de nuvem e seu impacto no clima.

Explorando os efeitos de dados sintéticos em modelos generativos e seus resultados.

Uma nova estrutura melhora o aprendizado descentralizado para ambientes de dados dinâmicos.

Esse estudo apresenta um método pra criar dados sintéticos usando modelos de difusão na física.

Uma técnica inovadora combina aprendizado profundo e física pra imagens mais rápidas.

Analisando como redes neurais conseguem lembrar dados de treinamento e os riscos de privacidade envolvidos.

Shapley Sets dá uma visão melhor das interações entre as features nas previsões do modelo.

Os agricultores ganeses usam tecnologia de IA pra combater doenças nas plantações de caju.

Pesquisadores usam aprendizado de máquina pra prever melhor mutações em proteínas e seus efeitos.

Analisando como métodos sensíveis ao risco melhoram a tomada de decisão em aprendizado por reforço.

Um novo método melhora a eficiência do treinamento para redes em dispositivos com poucos recursos.

Novos algoritmos melhoram a restauração de imagens hiperespectrais com dados faltando.

SageFormer melhora as previsões de séries temporais multivariadas ao capturar as relações entre as séries.

Descubra como o aprendizado de poucos exemplos melhora a clareza das imagens de OCT ao reduzir o ruído de speckle.

Apresentando um novo mecanismo de defesa contra ataques de inferência de membros em modelos de machine learning.

ProtoAD combina protótipos com aprendizado profundo pra detectar anomalias de forma mais clara em dados de séries temporais.

O Seq2Peak melhora as previsões para a demanda em horários de pico em várias indústrias.

Novos métodos buscam melhorar a comunicação em equipes diversas, deixando o contexto mais claro.

Uma estrutura que melhora as combinações de anúncios para aumentar o engajamento dos usuários.

Investigando como simetrias melhoram modelos de aprendizado de máquina pra uma análise de dados mais eficiente.

Um novo método acelera a rotulagem de dados e o treinamento de modelos.

Estudo destaca o papel dos micróbios do solo em prever a saúde e produtividade das plantas.

Um novo método melhora a seleção de variáveis para conjuntos de dados complexos em tarefas de duas visões.

Pesquisadores melhoram as previsões de ligação de medicamentos a alvos com gráficos de conhecimento multimodais.

Este artigo fala sobre como melhorar as explicações das árvores de decisão para ter resultados mais justos.

Um novo método melhora o aprendizado a partir de conjuntos de dados desiguais no aprendizado por reforço offline.

Analisando o desempenho de estratégias de aprendizado por reforço na bolsa.

Explore como a suavidade impacta o desempenho do modelo em dados não vistos.

Analisando o papel das ferramentas de IA na criação de plantas arquitetônicas.

Novas plataformas abertas buscam melhorar o Aprendizado Federado por meio da colaboração dos usuários.

Um novo método pra visualizar os efeitos das características em modelos de aprendizado de máquina dinâmicos.

Apresentando o VertiBench, uma ferramenta pra avaliar algoritmos de aprendizado federado vertical com conjuntos de dados realistas.

Estudo avalia a precisão dos mapas de uso da terra para monitoramento agrícola na África Subsaariana.

AdaStop melhora a confiabilidade e a eficiência nos testes de algoritmos de RL Profundo.

Jogadores escapam de uma casa enquanto tentam identificar um assassino escondido entre eles.

Um resumo sobre modelos de linguagem, seus processos de aprendizado e várias aplicações.

Combinar modelos melhora a performance de recomendações sequenciais ao lidar com as mudanças nas preferências dos usuários.

Um novo método melhora o rastreamento da frequência cardíaca usando sinais de PPG.

Uma olhada na importância da interpretabilidade em redes neurais profundas.