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Aprende cómo los algoritmos de bandido multi-brazo mejoran la selección de ítems en los sistemas de recomendación.

Un nuevo marco combina opiniones de expertos con estrategias de bandido de múltiples brazos para tomar mejores decisiones.

Nuevos métodos mejoran las predicciones del comportamiento de las capas de hielo y el aumento del nivel del mar.

Presentando muestreo de Thompson de inferencia variacional para una toma de decisiones eficiente.

Este artículo habla sobre la resiliencia en sistemas de automatización generados por LLM.

Un nuevo algoritmo mejora la eficiencia en el aprendizaje en línea y la toma de decisiones.

Este estudio examina cómo mejorar las decisiones de tratamiento usando métodos de regresión por núcleo.

Un método para equilibrar recompensas y recursos usando bandidos contextuales agrupados.

Este artículo habla de métodos para proteger los datos de los usuarios en sistemas de recomendación.

Examinando métodos de aprendizaje para jugar bien en entornos inciertos.

Un análisis del muestreo de Thompson y su variante para mejorar la toma de decisiones.

Explorando el algoritmo DiSC-UCB para una selección de acciones efectiva en entornos inciertos.

Explorando las emociones de culpa y arrepentimiento en la toma de decisiones.

Este estudio presenta métodos para reducir el arrepentimiento en la asignación de espacios publicitarios en vallas.

Aprende a minimizar el arrepentimiento en espacios publicitarios de vallas.

Nuevos algoritmos abordan los desafíos en espacios de acción y estado continuos en el Aprendizaje por Refuerzo.

Una mirada a cómo evaluamos la calidad de las previsiones.

Aprende a manejar sistemas desconocidos de manera efectiva con estrategias de control agnósticas.

Aprende estrategias para controlar sistemas a pesar de variables desconocidas.

Aprende cómo SMPC equilibra la seguridad y el rendimiento en sistemas inciertos.

Abordar el desafío de la privacidad en la toma de decisiones basada en datos para la salud.

Investigando contratos y el rendimiento de los agentes en situaciones de contratación repetida.

Los algoritmos mejoran las estrategias de los jugadores en entornos de juego inciertos.

Una mirada a la importancia y desafíos de la regresión cuántica en línea.

Este estudio mejora la toma de decisiones en situaciones de exploración limitada usando información previa.

Este artículo presenta un método para clientes con objetivos diversos en el aprendizaje federado de bandits.

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

Nuevos algoritmos abordan desafíos en MDPs adversariales sin necesitar conocimiento previo de pérdidas.

Un nuevo método mejora cómo los robots predicen el comportamiento humano y aumentan la seguridad.

Un nuevo enfoque para los bandidos lineales aborda el ruido en la retroalimentación para tomar mejores decisiones.

Una mirada a los equilibrios correlacionados locales y su impacto en las estrategias de los jugadores.

Aprende métodos efectivos para abordar el problema del bandido dormilón en la toma de decisiones.

Examinando juegos de Stackelberg y estrategias de precios en cadenas de suministro.

Una mirada a las estrategias de reparto equitativo de recursos en juegos y en la vida real.

Este artículo examina los sistemas de aprendizaje en línea y sus desafíos en relación con restricciones desconocidas.

Enfoques nuevos mejoran la asignación de recursos en operaciones en línea, equilibrando el aprendizaje y la toma de decisiones.

Examinando las luchas emocionales de las mamás que enfrentan el arrepentimiento en Japón.

Este paper habla sobre algoritmos para mejorar la toma de decisiones en escenarios de bandido contextual.

Examinando la exploración y la adaptabilidad en algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

Una guía para tomar decisiones bajo incertidumbre con técnicas de bandido multi-brazo.