Um método que ajuda algoritmos de aprendizado a se adaptarem a dados em mudança sem conhecimento prévio.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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HI-Concept melhora a compreensão das previsões do modelo de linguagem por meio de uma análise de recursos impactante.
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Uma olhada em como melhorar funções de perda pra lidar com ruído nas labels de forma eficaz.
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Uma nova estrutura melhora a resposta a perguntas focando nas relações.
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Um novo framework para árvores de decisão foca em aprender de forma econômica com dados em streaming.
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Uma nova abordagem usa aprendizado de máquina pra acelerar simulações de matéria escura.
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Um conjunto de dados diverso que apoia o crescimento da tecnologia de carros autônomos.
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Conjuntos de dados menores podem melhorar a eficiência do treinamento do modelo e preservar informações essenciais.
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Um novo conjunto de dados ajuda as máquinas a responder perguntas sobre texto norueguês.
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SeqAug melhora o aprendizado de máquina ao aprimorar a aumentação de dados para vários tipos de dados.
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Demure melhora os sistemas de recomendação multimodais filtrando informações irrelevantes.
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Este estudo analisa e enfrenta o preconceito de gênero nas legendas de imagens de aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora a detecção de emoções apesar de rótulos de dados bagunçados.
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Usar classes de fundo aumenta a precisão do modelo em tarefas de classificação de imagens.
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Uma nova maneira de combinar modelos de deep learning sem precisar re-treinar.
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Explorando métodos de supervisão fraca pra melhorar a classificação de discurso de ódio em diferentes conjuntos de dados.
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Um estudo sobre como melhorar as respostas da máquina através de gráficos de contexto dinâmicos.
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Um novo método melhora a adaptabilidade dos sistemas de QA a diferentes áreas.
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Aprenda como métodos estatísticos ajudam a acompanhar e inferir a dinâmica de epidemias de forma eficaz.
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Um olhar sobre como gerenciar riscos na análise de falhas com métodos estatísticos avançados.
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Um novo método pra melhorar a aprendizagem com dados ruidosos em machine learning.
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A ULTR quer criar sistemas sem viés pra melhorar buscas e recomendações.
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Explorando como a multicalibração melhora a justiça nas previsões de IA.
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Um olhar sobre como deixar os resultados de agrupamento mais fáceis de explicar e entender.
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Um novo conjunto de dados ajuda a estudar as conexões na literatura biomédica.
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Introduzindo técnicas pra melhorar a tomada de decisão em ambientes incertos.
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Esse trabalho melhora a geração de texto de modelos de linguagem com técnicas avançadas de calibração de amostragem.
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Analisando o papel da justiça em sistemas que reconhecem as emoções humanas.
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Abordando os desafios da análise de sentimentos para línguas africanas de baixo recurso.
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Novos métodos melhoram o aprendizado em redes neurais com dados ruidosos.
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Esse artigo apresenta um método inovador pra controlar drones quadricópteros usando dados reais.
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Pesquisadores melhoram a legenda de imagens ao aprimorar a qualidade dos dados de treinamento.
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Criando um conjunto de dados pra entender melhor as complexidades de tempo e espaço nas linguagens de programação.
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Um novo método enfrenta o desequilíbrio de classes para um desempenho mais justo do modelo.
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Descubra como professores humanos melhoram métodos de aprendizado por reforço em lote.
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Explore como o EE-Net melhora a tomada de decisão em bandits contextuais para várias aplicações.
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Usando transporte ótimo pra melhorar o aprendizado de máquina em diferentes estilos de dados.
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Uma imersão na robustez da comunidade e suas implicações.
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Apresentando o Otter, um modelo que melhora o seguimento de instruções usando dados visuais e textuais.
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A GenClu oferece um novo método para geração eficiente de casos de teste em CPS.
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