Ambuj Tewari

Explora la retroalimentación de bandido y sus implicaciones para los modelos de aprendizaje automático.

Este artículo examina el aprendizaje en línea de operadores lineales y sus complejidades.

Un nuevo algoritmo mejora la eficiencia del RL offline con estructuras MDP de bajo rango.

Una mirada a los desafíos de hacer predicciones en sistemas dinámicos complejos.

La exploración es clave para entrenar efectivamente a los agentes en el aprendizaje por refuerzo multitarea.

Este estudio examina cómo las predicciones futuras mejoran el rendimiento de clasificación en línea.

Explorando nuevos métodos para un aprendizaje por refuerzo efectivo en entornos continuos.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones utilizando múltiples vistas de datos.

Los ingenieros mejoran el rendimiento del sistema integrando el diseño y el control con estrategias sólidas.

Investigando cómo aprender operadores y manejar errores de manera efectiva en espacios de funciones.