Neste estudo, propomos uma estrutura AMC robusta baseada em redes neurais bayesianas (BNN) para mitigar o impacto de ataques adversários
Este trabalho propõe a estrutura Meta-learning for Imbalanced Regression (Meta-IR), que diverge da literatura existente ao treinar metaclassificadores para recomendar o melhor pipeline composto pela estratégia de reamostragem e modelo de aprendizagem por tarefa de forma zero-shot.
Através do programa, estudantes de Engenharia da Computação do CIn-UFPE poderão realizar intercâmbio acadêmico de um ou dois anos na França
A competição ocorreu durante a Campus Party Brasil, em Brasília, entre 19 e 22 de junho
A nova gestão será conduzida pelo professores Sérgio Soares e Ricardo Massa de 2025 a 2029
Diante das crescentes necessidades computacionais do aprendizado de máquina, os desenvolvedores criaram ferramentas de geração de relatórios de energia e carbono para calcular e comunicar o impacto ambiental de seus modelos. Este trabalho as analisa de forma crítica e sistemática em relação ao seu conteúdo, forma e processo de design.
Este estudo se concentra em investigar e descobrir a vulnerabilidade dos classificadores de modulação modernos às ameaças adversárias.
Este artigo analisa a NS habilitada por Inteligência Artificial e seu uso potencial em infraestruturas atuais e futuras.
Este artigo propõe o Meta-Scaler, que usa meta-aprendizagem (MtL) para construir metamodelos para selecionar automaticamente o melhor ST para um determinado conjunto de dados e algoritmo de classificação.
O regimento do PPG Profissional prevê que ex-alunos de cursos de especialização lato sensu do Centro dispensem créditos nos cursos de Mestrado e Doutorado Profissional