Neuste Artikel für Entscheidungsfindung

Dieser Artikel stellt die multi-fraktionale stochastische Dominanz für eine bessere Auswahlbewertung vor.

Die Rolle des Zeithorizonts beim Verständnis von Expertenverhalten erkunden.

Eine Studie zeigt die Dynamik der Spielerinteraktionen und das Gleichgewicht in wettbewerbsorientierten Umgebungen.

Ein Leitfaden für effektive Entscheidungsfindung durch die Zusammenführung von Expertenrat.

Erkunde, wie Shapley-Werte die Vorhersagen von maschinellem Lernen im Gesundheitswesen verständlicher machen.

Dieser Artikel untersucht den Zusammenhang zwischen Merkmalszuschreibungen und kontrafaktischen Erklärungen in der KI.

Dieser Artikel untersucht den Kompromiss zwischen Fairness und allgemeiner Zufriedenheit bei der Ressourcenteilung.

Lern, wie man Risiken in unsicheren Entscheidungssituationen effektiv managt.

Diese Studie untersucht, wie widersprüchliche Erklärungen das Vertrauen in KI-Systeme stärken können.

Ein Blick auf die durchschnittliche Verzerrung in den Wahlregeln und deren Auswirkungen.

Diese Studie untersucht, wie Kooperation in wiederholten Spielen durch aktives Inferenz entsteht.

Einfache Algorithmen für die Entscheidungsfindung in unsicheren Belohnungsszenarien erkunden.

Die Untersuchung von Herzfrequenzänderungen bei Ratten während Glücksspielaufgaben gibt Aufschluss über risikobehaftete Entscheidungen.

Strategien für effektives Online-Entscheidungs-Making und Kostenmanagement erkunden.

Entdecke effiziente Methoden für aktive Inferenz in herausfordernden Umgebungen.

Untersuchen, wie Informationsaustausch die Entscheidungsfindung in Multi-Agenten-Systemen beeinflusst.

Ein neuer KI-Agent verbessert die Entscheidungsfindung durch ein zweiphasiges Training.

Untersuchen, wie Menschen und KI mit Feedback bei Entscheidungen umgehen.

Eine Methode zum Entdecken von Gruppen in beschrifteten Datensätzen mit Entscheidungsbäumen.

Ein neues Modell zur Analyse von Entscheidungsfindung in wettbewerbsorientierten Situationen.

Erforschen, wie falsche Überzeugungen über die Ziele der Gegner die Entscheidungsfindung in Spielen beeinflussen.

REX verbessert die Entscheidungsfindung von KI-Agenten, indem es das Erkunden optimiert und aus Handlungen lernt.

Ein neuer Ansatz für kontextuelle Banditen verbessert die Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen.

Ein Blick darauf, wie Entscheidungsmodellierung dabei hilft, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Anwendung von Deep Learning zur finanziellen Entscheidungsfindung mit verzögerten Auswirkungen.

Neue Algorithmen verbessern die Entscheidungsfindung, indem sie die Zuverlässigkeit von Ratschlägen in unsicheren Umgebungen angehen.

Neue Methoden zur Kostenschätzung in der Entscheidungsfindung von Agenten.

Entdeck die Feinheiten der modalen Logik und ihre Anwendungen.

In diesem Artikel wird untersucht, wie sich Entscheidungen im Laufe der Zeit ändern, wobei der Fokus auf Risiko und Abwertung liegt.

Ein Blick auf Entscheidungsfindung unter Unsicherheit mit mathematischen Modellen.

Erforsche, wie kausale Modelle verschiedene Entscheidungstheorien klarer machen.

Ein neues Framework für effektive Entscheidungen in Multi-Armed-Bandit-Szenarien mit verzögertem Feedback.

Ein neuer Ansatz, um die Entscheidungsfindung von Agenten in komplexen Umgebungen zu verbessern.

Wie Modellierung und Simulation die Entscheidungsfindung in Gesundheitseinrichtungen verbessern.

Untersuchen, wie multidimensionale Belohnungen das Verhalten von Agenten in unsicheren Umgebungen verbessern.

Neues Framework ermöglicht es Robotern, menschliche Anleitung bei unklaren Anweisungen zu suchen.

Lerne, wie kontrafaktische Erklärungen die Entscheidungsfindung bei verstärkendem Lernen von Agenten verbessern.

Ein Blick auf ein Kartenspiel, bei dem man raten muss, und seine Strategien.

Eine Übersicht über Herausforderungen und Strategien bei Multi-Armed-Bandit-Problemen.

Die Bedeutung von Vertrauen und Skepsis bei der Nutzung von KI untersuchen.