Informática - Aprendizagem de máquinas

Um novo método integra estratégias de busca local na Otimização Bayesiana para problemas complexos.

Novos métodos prometem melhorar o desempenho dos modelos de IA através de um aprendizado por reforço mais simples.

Uma nova abordagem pra otimizar experiências mesmo com fatores ambientais que não dá pra controlar.

Novos métodos melhoram a privacidade e a precisão em ambientes de computação segura.

Um novo método melhora a qualidade da imagem durante a transmissão sem fio em canais barulhentos.

Analisando como a sensibilidade das palavras afeta modelos de processamento de linguagem natural.

Pesquisas destacam métodos para prever locais de ligação de ATP em proteínas para o desenvolvimento de medicamentos.

Uma nova abordagem melhora a eficiência do aprendizado de máquina com táticas de exploração melhores.

A FUTE oferece uma nova abordagem para embeddings de tarefa em vários modelos.

Um novo modelo melhora redes neurais usando estruturas de gráficos pra performance melhorada.

Usando modelos de linguagem pra avaliar melhor o risco dos tomadores de empréstimo.

Um novo método combina dados de vídeo de humanos com demonstrações de robôs pra melhorar o aprendizado.

Uma olhada em como as Redes de Análise de Gráficos melhoram a análise de dados em grafos.

Pesquisas mostram que modelos autoregressivos podem melhorar a tomada de decisão em aprendizagem por reforço offline.

O SPMiner usa aprendizado de máquina pra detectar padrões de subgrafos de forma eficiente em redes complexas.

Uma olhada em como melhorar sistemas de recomendação para justiça e satisfação do usuário.

Uma abordagem nova combina aprendizado de máquina com hidrodinâmica tradicional para previsões melhores.

Uma nova estrutura simplifica o aprendizado por reforço em ambientes complexos.

A KIEval oferece avaliação interativa pra lidar com contaminação de dados em modelos de linguagem.

Analisando como alinhar modelos de linguagem afeta dialetos, multilinguismo e perspectivas globais.

Novos modelos melhoram o tratamento de dados de séries temporais irregulares e valores ausentes.

PhenoLinker melhora a previsão de associações entre genes e fenótipos usando técnicas avançadas de IA.

Uma nova ferramenta gera várias instâncias de alucinações visuais para melhorar a precisão da IA.

Um novo método pra personalizar recomendações de forma eficaz e eficiente.

Um estudo sobre como melhorar o raciocínio matemático com estratégias de dados eficazes.

sDBSCAN oferece agrupamento mais rápido e flexível para conjuntos de dados de alta dimensão.

Este artigo explora como modelos de linguagem podem ajudar na escrita de meta-análises acadêmicas.

Câmeras de evento oferecem vantagens únicas pra capturar movimento rápido, com modelos de espaço de estado melhorando o processamento dos dados.

Novos métodos melhoram o reconhecimento de objetos e a segurança em carros autônomos.

Novos métodos melhoram os estudos de dobramento de proteínas com geração de dados sintéticos.

Uma nova abordagem coletiva melhora as explicações contrafactuais nos processos de tomada de decisão.

Estratégias pra reduzir o viés em ML, focando em atributos sensíveis contínuos.

Um novo método melhora a sumarização de opiniões usando conhecimento de domínio em modelos de recompensa.

Uma olhada na confiabilidade do aprendizado de máquina e das redes neurais profundas.

Examinando as conexões entre modelos de geração de imagens e memória associativa.

Esse estudo revela um novo modelo de IA de xadrez treinado em milhões de jogos.

Uma olhada na estrutura ProTIP para avaliar modelos de geração de imagem com IA.

Um método pra entender como os dados se interagem em várias áreas.

Apresentando o PREDILECT, um método pra interação eficiente entre humanos e robôs.

Um novo método melhora o aprendizado a partir de vários conjuntos de dados de séries temporais.