Arthur Gretton

Un nuevo método mejora la toma de decisiones para los agentes de aprendizaje por refuerzo.

Aprende a adaptar modelos para diferentes conjuntos de datos de manera efectiva.

Este método combina modelos de difusión y GANs para generar muestras de datos de alta calidad de manera efectiva.

Una mirada a los algoritmos regularizados y su impacto en el rendimiento del aprendizaje automático.

El balanceo de datos es crucial para la equidad y la precisión en los modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo método para estimar expectativas condicionales de manera eficiente en entornos inciertos.

Nuevos algoritmos mejoran la toma de decisiones con múltiples recompensas en el aprendizaje por refuerzo.

Una mirada a DrMMD y su aplicación para mejorar el modelado de distribución de datos.

Un nuevo método mejora la comprensión de causa y efecto en la IA.