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Cet article parle de la résilience dans les systèmes d'automatisation générés par des LLM.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité dans l'apprentissage en ligne et la prise de décision.

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Examiner les méthodes d'apprentissage pour un gameplay efficace dans des environnements incertains.

Une analyse du Thompson Sampling et de sa variante pour améliorer la prise de décision.

Exploration de l'algorithme DiSC-UCB pour choisir des actions efficacement dans des environnements incertains.

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Apprends à minimiser tes regrets dans les espaces de pubs sur les panneaux d'affichage.

De nouveaux algorithmes s'attaquent aux défis des espaces d'état-action continus dans l'apprentissage par renforcement.

Un aperçu de comment on évalue la qualité des prévisions.

Apprends à gérer des systèmes inconnus efficacement avec des stratégies de contrôle agnostiques.

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S'attaquer au défi de la vie privée dans la prise de décision basée sur les données pour la santé.

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Un aperçu des défis de la prévision dans des systèmes dynamiques complexes.

De nouveaux algorithmes s'attaquent aux défis des MDP adversariaux sans avoir besoin de connaissances préalables sur les pertes.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots prédisent le comportement humain et renforcent la sécurité.

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Un coup d'œil sur les équilibres corrélés locaux et leur impact sur les stratégies des joueurs.

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Examiner les jeux de Stackelberg et les stratégies de prix dans les chaînes d'approvisionnement.

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Examiner les luttes émotionnelles des mamans qui ressentent du regret au Japon.

Cet article parle d'algorithmes pour améliorer la prise de décision dans des scénarios de bandit contextuel.

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Un guide pour prendre des décisions en cas d'incertitude avec des techniques de bandit à plusieurs bras.