Debabrota Basu

Un estudio sobre cómo identificar la mejor opción mientras se asegura la privacidad de los datos.

Un análisis profundo sobre las estrategias de exploración y su impacto en el aprendizaje por refuerzo.

Explorando los riesgos de privacidad relacionados con ataques de inferencia de membresía en el aprendizaje automático.

Examinando cómo los algoritmos pueden proteger la privacidad mientras optimizan las decisiones en medicina personalizada.

Un enfoque novedoso que combina el aprendizaje por refuerzo y la optimización bayesiana para tomar mejores decisiones.

Las técnicas basadas en datos deben proteger la privacidad mientras identifican las mejores opciones.

Una mirada a nuevos métodos para resolver sistemas cuánticos de pocas partículas.

Un nuevo método mejora la resistencia de las GNNs contra ataques adversariales.

Explorando cómo las máquinas predicen resultados usando información del pasado y del futuro.

Descubre estrategias efectivas para tomar decisiones informadas en entornos inciertos.