Artigos mais recentes para Ciência de Dados

Uma nova abordagem pra prever resultados em sistemas com aleatoriedade usando GNNs.

Apresentando o MIMEx, uma nova forma de melhorar a exploração de agentes com recompensas intrínsecas.

Novos métodos melhoram a recuperação de sinal a partir de dados comprimidos.

Um projeto focado em identificar e categorizar o sexismo online usando modelos avançados.

Slow kill melhora a seleção de variáveis para análise de grandes dados, aumentando a eficiência e a precisão.

Um novo sistema identifica valores humanos em argumentos de texto usando modelos avançados.

Um novo método melhora de forma eficaz o aprendizado de conceitos de lógica descritiva.

Explorando a interseção entre computação quântica e aprendizado de máquina através de processos gaussianos.

O MeeQA ajuda a responder perguntas de discussões de reuniões.

Um novo método melhora como os agentes exploram ambientes pra tomar decisões melhores.

Um novo conjunto de dados melhora como as máquinas leem e respondem a documentos.

CARP melhora o desempenho de LLM na classificação de texto através de coleta de pistas e raciocínio.

Pesquisadores usam gráficos pra melhorar algoritmos em processos de tomada de decisão.

Uma visão sobre o aprendizado auto-supervisionado e sua importância na IA moderna.

Explorando jeitos de melhorar o aprendizado com poucas etiquetas de dados.

Explorando novas maneiras de tornar os transformers de visão mais acessíveis com dados limitados.

Apresentando um novo sistema pra aumentar a velocidade e a eficiência dos LLMs generativos.

Um novo método melhora o aprendizado em modelos de máquina através de estratégias de ensino eficazes.

Uma olhada na importância de identificar classes conhecidas e desconhecidas em IA.

Uma visão geral dos desafios de justiça em sistemas de recomendação e soluções potenciais.

Novos métodos melhoram a precisão do modelo sem dados rotulados.

Explorando como o aprendizado de máquina melhora a compreensão dos comportamentos moleculares.

Esse estudo analisa como características ocultas em gráficos podem prever os resultados dos nós.

Um novo método melhora o desempenho dos modelos em tarefas de machine learning.

ClusterNS melhora a amostragem negativa na representação de sentenças através de técnicas de clustering eficazes.

Apresentando o ReBRAC, um novo método que melhora o desempenho do RL offline por meio de escolhas de design.

Novas estratégias melhoram como os conceitos são representados em modelos de linguagem.

A BSGAN oferece um novo método para lidar com datasets desbalanceados em machine learning.

Descubra o potencial do CVAE-GPRR para previsões rápidas e confiáveis em modelagens complexas.

O LLM-URL usa grandes modelos de linguagem pra melhorar a precisão e a eficiência na recuperação de documentos.

Novo framework melhora a qualidade dos dados para uma extração de eventos eficaz.

Um novo método melhora a classificação de séries temporais ao focar na ordem dos rótulos.

Um método pra criar gráficos temporais com propriedades específicas de forma eficiente.

Um novo método melhora o aprendizado contínuo focando mais na computação do que no armazenamento.

O AutoML-GPT automatiza o treinamento de modelos de IA pra resultados rápidos e eficientes.

Novo conjunto de dados apoia sistemas de perguntas e respostas de produtos multilíngues para compradores globais.

Melhorar os métodos de dados sintéticos pode levar a modelos de machine learning mais confiáveis.

Um novo método melhora o desempenho do modelo em dados 3D não vistos.

Este artigo fala sobre como usar embeddings vetoriais pra analisar performances de ciclismo profissional na estrada.

Esse trabalho analisa as taxas de decaimento dos autovalores pra melhorar a generalização de redes neurais.