Artigos mais recentes para Ciência de Dados

Um novo conjunto de dados pra extrair eventos da vida pessoal a partir de conversas.

Novas abordagens para detectar poses humanas usando imagens omnidirecionais mostram resultados promissores.

Um novo método melhora a aprendizagem a partir de imagens não centradas em objetos através da sensibilidade geométrica.

Descubra os benefícios de usar o ChatGPT em tarefas de programação.

Esse artigo fala sobre a regularização de gradiente por exemplo em deep learning pra melhorar a performance dos modelos.

Novos métodos lidam com mudanças na distribuição de dados pra melhorar o desempenho do modelo.

Uma nova camada para mais flexibilidade no processamento de imagem e controle do usuário.

Modelos generativos melhoram a justiça e a precisão dos classificadores médicos em diferentes grupos de pacientes.

Uma estrutura pra analisar representações aprendidas sem exemplos rotulados.

B-CNNs melhoram o reconhecimento de imagens através de capacidades de rotação e reflexão.

Métodos inovadores melhoram a compreensão e a interpretação dos agrupamentos de dados.

Pré-processamento de dados é essencial pra um treinamento eficiente de redes neurais profundas.

Um olhar sobre métodos de treinamento para modelos de recuperação usando supervisão fraca.

Uma nova abordagem combina adaptação de domínio e aumento de dados pra melhorar a estimativa de qualidade de tradução.

Um novo método melhora a detecção de objetos pequenos em imagens.

Este artigo fala sobre novas maneiras de melhorar as técnicas de otimização em dois níveis.

Usar dados de línguas relacionadas pode melhorar muito os modelos de linguagem em feroês.

Explorando o impacto e as técnicas na sumarização de textos biomédicos para a saúde.

Apresentando um método pra detectar padrões de movimento estranhos em tempo real.

Esse artigo fala sobre métodos adaptativos pra melhorar a precisão das previsões e a comunicação da incerteza.

Criando um conjunto de dados completo pra classificar tópicos de notícias em línguas africanas.

Aprenda como a augmentação de dados causal pode melhorar conjuntos de dados limitados em machine learning.

Uma visão geral das técnicas para preencher valores ausentes em matrizes longas.

Explorando as trocas entre a qualidade do agrupamento e a explicabilidade.

A pesquisa cria um conjunto de dados pra estudar as semelhanças entre palavras em duas línguas.

Um novo método melhora a precisão da segmentação com pouco dado rotulado.

Um novo método melhora a análise de imagens em histopatologia através da geração de dados sintéticos.

Explorando o papel das redes neurais em aproximar funções complexas.

Novos métodos melhoram o Monte Carlo Hamiltoniano para amostragem imparcial em sistemas complexos.

Uma olhada em como a aproximação estocástica enfrenta o barulho nos algoritmos.

Um novo método melhora as GNNs usando texto, mantendo a eficiência e a precisão.

Analisando como erros de dados afetam previsões e resultados de machine learning.

Apresentando um método para usar dados sem rótulo em Redes Neurais Bayesianas para melhores previsões.

Uma nova abordagem melhora a classificação de entidades com fontes de informação externas atualizadas.

Estudo avalia modelos de detecção de objetos contra distúrbios sintéticos pra melhorar o desempenho.

Uma abordagem multi-facetada pra avaliar sistemas de recomendação e melhorar a satisfação do usuário.

Essa pesquisa examina como as medidas de centralidade afetam a estrutura da rede através da remoção de nós.

Um olhar sobre como a estrutura da rede influencia o desempenho de redes neurais.

Apresentando o IDQL: um novo método pra melhorar a performance do aprendizado por reforço offline.

A sobreposição semântica melhora a pesquisa de dados ao considerar o significado em vez de correspondências exatas.