Michael Muehlebach

De nouvelles méthodes améliorent l'estimation des effets causaux à partir de données observationnelles et interventionnelles.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité des transports en intégrant des contraintes du monde réel.

Une nouvelle vision des algorithmes comme des entités dynamiques qui interagissent avec le monde.

Cette méthode montre des promesses pour des applications en robotique et en médecine.

Une nouvelle approche combine des stratégies basées sur des modèles et des stratégies sans modèles pour améliorer la performance du système.

L'apprentissage par renforcement en boucle ouverte offre une nouvelle façon pour les agents de faire des choix.

Une nouvelle méthode propose des plages de performance pour la segmentation d'images dans des applications médicales.