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MOMBO mejora la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo offline con una mejor estimación de la incertidumbre.

SeMOPO mejora el aprendizaje a partir de datos de baja calidad al separar la información útil del ruido.

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Nuevo marco combina recompensas y restricciones en el aprendizaje por refuerzo.

Explorando la brecha en el acceso a Internet entre las ciudades brasileñas y su impacto.

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CMDPs combinan la maximización de recompensas con la seguridad en aplicaciones de IA.

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Un nuevo método mejora la toma de decisiones bajo incertidumbre usando Procesos de Decisión de Markov robustos.

Explorando la conexión entre el aprendizaje por refuerzo y la toma de decisiones éticas en máquinas.

RPO mejora la velocidad y seguridad en la toma de decisiones en el aprendizaje por refuerzo a través del aprendizaje reflexivo.

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Combinar la alcanzabilidad de Hamilton-Jacobi con el aprendizaje por refuerzo mejora la seguridad en los sistemas de control.

Un nuevo método propone una mejor forma para que los robots aprendan tareas de manera eficiente.

Un nuevo método mejora la exploración de robots y el logro de objetivos a través de la distancia temporal.

Una nueva política busca reducir las tasas de tabaquismo entre los jóvenes.

Compartiendo experiencias para mejorar el desarrollo futuro de robots.

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Examinando cómo los anuncios exteriores influyen en las dietas y la salud en Xela.

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Un nuevo método mejora la adaptabilidad de los agentes de RL a entornos cambiantes.

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Repensando los MDPs a través de la geometría para una toma de decisiones eficiente.

aBCF permite una mejor evaluación de intervenciones entre individuos y grupos.

La Transferencia Consciente de Precaución mejora la seguridad y el rendimiento en aplicaciones de aprendizaje por refuerzo.

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