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Integrar consideraciones de riesgo en el aprendizaje por refuerzo mejora la seguridad en la toma de decisiones.

Usar conceptos de democracia líquida puede mejorar la eficiencia y precisión del aprendizaje en conjunto.

Usar restricciones difusas mejora la toma de decisiones en problemas de optimización inciertos.

Este estudio ofrece soluciones para distribuir artículos según preferencias compartidas.

Una mirada a técnicas seguras de aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones en el mundo real.

Anticipar eventos futuros moldea las decisiones en la vida diaria y la tecnología.

Estrategias para mejorar la toma de decisiones en entornos cooperativos con información incompleta.

Este artículo examina cómo los agentes controlan el acceso a la información mientras gestionan costos en juegos de campo medio.

Explora cómo el envejecimiento afecta la metacognición y las habilidades de toma de decisiones.

Una guía para tomar decisiones informadas durante brotes de enfermedades usando técnicas de optimización.

Un nuevo método para controlar de manera segura sistemas impredecibles.

Explorando métodos para un ranking justo en varias aplicaciones.

Una mirada a métodos para medir la diversidad de preferencias en marcos de votación.

El algoritmo PAC mejora el equilibrio entre exploración y explotación en el aprendizaje por refuerzo.

SIDU-TXT ilumina las decisiones de IA en el procesamiento del lenguaje natural.

Un nuevo método mejora la coordinación sin tener una visibilidad completa en los equipos.

Un nuevo algoritmo mejora la optimización multiobjetivo con soluciones eficientes y bien distribuidas.

Una mirada a cómo el análisis a nivel de grupo mejora la comprensión de las decisiones de aprendizaje automático.

Explora los equilibrios secuenciales y su papel en los juegos con incertidumbre.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones bajo incertidumbre usando medidas de probabilidad.

Explora cómo el aprendizaje por refuerzo offline mejora la toma de decisiones a través del análisis de experiencias pasadas.

Este artículo habla sobre estrategias de control en juegos de líder-seguidor con información privada.

Un estudio revela cómo los LLMs adaptan su aprendizaje según la retroalimentación durante las tareas.

Un nuevo enfoque al aprendizaje por refuerzo aborda las recompensas retrasadas usando retroalimentación agrupada.

Descubre cómo los Modelos de Mundo de Acciones mejoran la toma de decisiones en entornos complejos.

Una mirada a los MDPs de estado infinito y su papel en el aprendizaje por refuerzo.

Combinar el conocimiento causal con el aprendizaje por refuerzo mejora la toma de decisiones de la IA.

Una mirada a las distintas formas e implicaciones de la ignorancia en la teoría del conocimiento.

La optimización estocástica en línea ayuda a manejar la incertidumbre en la toma de decisiones.

LPT mejora la toma de decisiones de las máquinas al enfatizar la planificación en lugar de recompensas inmediatas.

Una mirada a cómo evaluamos la calidad de las previsiones.

Este artículo explora la integración del aprendizaje por refuerzo con el control óptimo estocástico para tomar decisiones más seguras.

Explora cómo las actitudes hacia el riesgo moldean nuestras decisiones en situaciones inciertas.

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

Aprende estrategias para controlar sistemas a pesar de variables desconocidas.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje a pesar de la falta de retroalimentación.

Examinando cómo las experiencias pasadas moldean nuestras opiniones y la confianza en la toma de decisiones.

Una guía para entender modelos predictivos y sus aplicaciones en el aprendizaje.

Un nuevo método mejora cómo los robots interpretan las instrucciones de los usuarios de manera segura.

Aprende cómo IPRO equilibra eficientemente múltiples objetivos en la toma de decisiones.