Eyke Hüllermeier

ProSMIN verbessert die Modellsrepräsentation ohne gelabelte Daten und geht wichtige Herausforderungen im selbstüberwachenden Lernen an.

Untersuche, wie Unsicherheit die Vorhersagen von Maschinenlernen beeinflusst und Methoden, um sie zu messen.

Ein neues Framework verbessert das Verständnis von Bayesianischer Optimierung durch Shapley-Werte.

Diese Methode verbessert das Verständnis von Feature-Interaktionen in Machine-Learning-Modellen.

Dieser Artikel beleuchtet die Herausforderungen in der ML-Forschung und schlägt Verbesserungen für die Zuverlässigkeit vor.

Eine neue Methode, um Belohnungen für Reinforcement-Learning-Agenten mit Hilfe von Sprachmodellen zu definieren.

Ein Benchmark-Tool fördert aktive Lernstrategien im maschinellen Lernen.

Erfahre, wie probabilistische Bewertungsliste die Entscheidungsfindung verbessert, indem sie Wahrscheinlichkeiten integriert.

Eine neue Methode verbessert die Unsicherheitsquantifizierung für Vorhersagen von Grafdaten.

Lern, wie merkmalsbasierte Erklärungen die Vorhersagen von maschinellem Lernen klären.