Neuste Artikel für Entscheidungsfindung

Forschung darüber, wie Maschinen über unsichere Argumente durch rechnerische Rahmenbedingungen nachdenken.

Volume-MCTS verbessert die Entscheidungsfindung in der Robotik durch bessere Erkundungsstrategien.

Ein neuer Ansatz, um die Entscheidungsfähigkeiten von LLMs mit Hilfe von Simulationen zu verbessern.

Eine neue Methode, um Datenanalyse-Agenten für bessere Geschäftseinblicke zu bewerten.

Eine Studie über Mechanismen für eine effiziente Standortwahl unter Berücksichtigung der Nutzerpräferenzen.

Lerne, wie MMDPs die Entscheidungsfindung in unsicheren Umgebungen verbessern.

Verstehen, wie der Kontext die Entscheidungsfindung beeinflusst durch kontextuelle Kontinuumsbanditen.

Analysieren von Stoppproblemen und Spielen mit Randomisierung für optimale Ergebnisse.

Eine neue Methode analysiert, wie verschiedene Faktoren die Fairness bei Entscheidungen beeinflussen.

Eine Studie über die Verringerung von kontrafaktischem Schaden in Entscheidungswerkzeugen.

Ein Blick auf MDPs und ihre Rolle bei Entscheidungen unter Unsicherheit.

Sprachmodelle verbessern die Kommunikation für bessere Entscheidungen.

Ein intensiver Blick auf die Entscheidungsfindung von KI und der Vergleich mit menschlichem Denken.

Erkunde Strategien, um optimale Entscheidungen in zufälligen Entscheidungssituationen zu treffen.

Neuer Ansatz verbessert die Entscheidungsfindung, indem er Erkenntnisse aus kostengünstigen Umgebungen anpasst.

Entdecke neue Möglichkeiten, den Einfluss von Argumenten in Diskussionen zu messen.

Eine neue Methode ermöglicht es Agenten, sich schnell anzupassen, wenn Fehler auftreten.

Dieses Papier bespricht Methoden, wie Roboter bessere Entscheidungen treffen können, während unsichere Ressourcenkosten bestehen.

Dieser Artikel behandelt die Rolle von Minimax-Verfahren zur Verbesserung der Genauigkeit der linearen Regression.

Eine Übersicht über Online-Matrizen-Einbettungen und ihre Anwendungen im Entscheidungsprozess.

Lern, wie Policy Trees bei der Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen und in der Finanzwirtschaft helfen.

Ein neues Modell zeigt, wie Entscheidungskriterien im Laufe der Zeit schwanken können.

Eine Studie über den Einsatz von algorithmischen Werkzeugen zur Verbesserung der Entscheidungs konsequenz bei Immobilienpreisen.

Untersuchung, wie Gruppen in strukturierten Umgebungen zusammenarbeiten.

Ein neuer Ansatz verbessert die Entscheidungsfindung in KI durch kausale Zusammenhänge.

Ein neuer Ansatz integriert kontextuelle Informationen in den Entscheidungsprozess für bessere Ergebnisse.

In diesem Artikel geht's um Methoden, um die Effizienz beim Lernen von Aufgaben durch Vorwissen zu steigern.

Ein Blick auf strategische Dominanz und ihren Einfluss auf computergestützte Modelle.

Kalibrierung sorgt dafür, dass Vorhersagen mit den tatsächlichen Ergebnissen in verschiedenen Bereichen übereinstimmen.

Ein neuer Ansatz zur Entscheidungsfindung, der berücksichtigt, wie Entscheidungen Ergebnisse beeinflussen.

Ein Überblick über Techniken zur kausalen Entdeckung und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Dieser Artikel behandelt die Entwicklung von erfolgreichen Strategien über Familien von MDPs.

Ein neues Verfahren, das Offline- und Online-Verstärkungslernen kombiniert, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.

Untersuchen der Schwierigkeiten bei der Erstellung effektiver Belohnungsfunktionen im Reinforcement Learning.

AROhI vereinfacht die ROI-Bewertung für Investitionen in Datenanalysen.

Dieser Artikel untersucht die Gruppenentscheidung für öffentliche Güter und deren Finanzierung.

Neue Methoden zur Optimierung von Entscheidungen durch Präferenz-Feedback in komplexen Umgebungen.

DataStorm unterstützt Entscheidungsträger, indem es verschiedene Szenarien während Gesundheitskrisen simuliert.

Neue Methoden für bessere Entscheidungen unter Unsicherheit in KI-Systemen erkunden.

Lern, wie man Vertrauen in Daten aufbaut und die Entscheidungsfindung verbessert.