Informática - Aprendizagem de máquinas

O Invariant Dropout melhora a eficiência do treino ao gerenciar as variações de desempenho dos dispositivos.

Um novo método usa dados da comunidade pra estimar a altura dos prédios em modelos 3D das cidades.

Novo método melhora a sumarização automática de textos ao incluir com precisão nomes e termos importantes.

Este estudo foca em melhorar o desempenho de modelos em conjuntos através de dissimilaridade no treinamento.

O Elastic Decision Transformer melhora a tomada de decisões em aprendizado por reforço através de um comprimento de histórico adaptativo.

Uma estrutura para melhorar a seleção de dados com amostras de treino limitadas.

Uma visão geral do deep learning, sua importância, desafios e perspectivas futuras.

Esse estudo analisa o compartilhamento de recursos e a transparência energética na pesquisa em engenharia de software.

Explore como o contexto melhora os modelos de aprendizado de máquina e suas aplicações.

Um novo framework melhora as estratégias de correspondência de detecção de objetos para resultados melhores.

Um novo modelo melhora a precisão e a eficiência no rastreamento de fontes sonoras.

Esse estudo explora o papel da distribuição Logística em minimizar os erros de Bellman no RL.

Este artigo analisa como os agentes influenciam uns aos outros nas decisões de saúde pública.

Novos métodos melhoram o manuseio de dados de alta dimensão em aprendizado de máquina.

Este estudo analisa métodos para analisar dados de séries temporais de sensores de gás.

Um estudo sobre como melhorar tarefas de regressão usando métodos híbridos.

Um estudo sobre a eficácia dos estimadores de informação mútua em diferentes cenários de dados.

Estudo revela fraquezas críticas em autoencoders generativos em relação a ataques adversariais.

Uma olhada em como a atribuição de recursos melhora a interpretabilidade em aprendizado profundo.

Aprenda como a manutenção preditiva melhora a eficiência das máquinas e reduz custos.

O EM-Network melhora o aprendizado de sequências em tarefas de processamento de fala e língua.

Este artigo analisa o papel da ML em melhorar os experimentos de raio-X.

Analisando como diferentes fatores afetam redes neurais na análise de imagens HRTEM.

Um olhar sobre novos métodos para lidar com desafios de tomada de decisão complexos.

Uma nova abordagem pra melhorar a precisão na alinhamento de entidades em grafos de conhecimento.

Pesquisadores usam aprendizado profundo pra melhorar a detecção de ondas gravitacionais na astronomia.

Entendendo a importância da alimentação e da qualidade da água na criação de peixes de sucesso.

Este estudo usa aprendizado de máquina pra melhorar a eficiência de armazenamento de dados por meio da modelagem de desempenho.

Descobrindo o papel das redes neurais no estudo dos ventos galácticos.

EHRSHOT oferece um novo conjunto de dados e modelo pra impulsionar a pesquisa em ML na saúde.

Uma abordagem de aprendizado de máquina melhora as previsões da dinâmica de partículas em fluidos complexos.

Um novo framework melhora a amostragem de eventos extremos usando aprendizado de máquina e métodos tradicionais.

Um novo método para agrupar melhor tarefas em aprendizado multitarefa usando Mapas de Dados.

Uma nova abordagem mistura imitação e aprendizado por reforço pra resultados melhores.

Usar métodos de UDA melhora a classificação de lesões na pele e promove equidade entre os diferentes grupos.

Uma olhada detalhada em métodos para melhorar a eficiência de redes neurais.

GNNs de ordem superior melhoram o aprendizado a partir de dados complexos de grafo usando P-tensores.

Aprenda a identificar falhas em motores de indução pra melhorar a confiabilidade industrial.

Um método pra melhorar a justiça nas previsões dos algoritmos que afetam a vida das pessoas.

Um novo método melhora modelos de linguagem para a saúde com menos uso de recursos.