Derniers articles pour Regret

Une plongée approfondie dans l'erreur de calibration U et son rôle dans la prédiction des résultats.

Apprends à gérer les interférences dans les décisions basées sur les données.

Un aperçu de l'algorithme FedQ-Advantage dans l'apprentissage par renforcement fédéré.

Un aperçu de la prise de décision sous incertitude avec le modèle de streaming.

Un nouvel algorithme atteint un faible regret dans des environnements d'apprentissage dynamiques sans connaissances préalables.

Une nouvelle méthode pour gérer les changements de population en temps réel.

Un coup d'œil pour minimiser le regret face aux algorithmes changeants dans l'apprentissage en ligne.

Un nouvel algorithme propose des solutions efficaces pour les tâches de prise de décision basées sur la récompense moyenne.

Cet article explore les défis pour atteindre l'équité en apprentissage automatique entre différents groupes démographiques.

Explorer de nouveaux algorithmes pour la classification multiclasses dans des conditions de feedback limité.

De nouveaux algorithmes améliorent l'apprentissage des états quantiques avec un minimum de perturbation et un regret réduit.

Découvre comment les requêtes d'action optimale améliorent les résultats d'apprentissage en ligne et réduisent les pertes de prise de décision.

Explorer les défis de s'adapter aux récompenses changeantes dans la prise de décision.

Utiliser des réseaux de neurones pour améliorer la prise de décision dans des contextes basés sur les préférences.

Un aperçu des arbres de recherche binaire et des arbres de Huffman dans l'incertitude.

Découvre comment les articles tendance améliorent les systèmes de recommandation en ligne pour une meilleure expérience utilisateur.

Une nouvelle méthode pour améliorer la prise de décisions dans des systèmes en changement en utilisant des prévisions.

Cette étude s'attaque aux défis de localisation d'installations sur plusieurs périodes et propose des solutions efficaces.

OBSI améliore la prise de décision en se concentrant sur les caractéristiques pertinentes dans les environnements en ligne.

Cette étude explore comment améliorer la prise de décision grâce à des techniques d'apprentissage qui évitent les risques.

Découvre des stratégies de prise de décision qui minimisent le regret dans les expériences.

Une nouvelle méthode améliore les performances en partageant des idées entre des tâches similaires.

Examiner comment les bandits reposés améliorent la prise de décision avec des pauses.

Présentation d'un algorithme innovant pour la sélection de modèles en apprentissage par renforcement.

Apprends comment les machines à bonbons illustrent les défis de prise de décision et les solutions dans des situations incertaines.

Apprends sur les problèmes de bandits et la prise de décision dans des environnements incertains.

Apprends à prendre des décisions rapides et malines sur les ressources efficacement.

Découvrez comment les techniques asynchrones améliorent la prise de décision en temps réel pour les agents IA.

Apprends à prendre de meilleures décisions quand c'est flou et à réduire les regrets.

Apprends des stratégies efficaces pour déjouer des adversaires inconnus dans des jeux stratégiques.

Plonge dans le monde des jeux harmoniques et leur impact sur la prise de décision.

Les agents cherchent à coopérer dans des environnements changeants pour trouver des solutions optimales.