Un guide pour prendre des décisions en cas d'incertitude avec des techniques de bandit à plusieurs bras.
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La science de pointe expliquée simplement
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Examiner comment l'IA influence les juges humains dans les décisions de mise en liberté.
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Une méthode fraîche pour créer des modèles d'action à partir de données complètes.
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Une nouvelle approche pour les joueurs dans des jeux partiellement observables à état continu en utilisant des stratégies en temps réel.
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Explorer comment les modèles d'oracle peuvent améliorer la prise de décision en cas d'incertitude.
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Une étude sur les bandits de duel non stationnaires et leurs dynamiques d'apprentissage.
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Une étude révèle l'impact des enjeux sur les biais dans la prise de décision.
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Un nouvel outil d'IA simplifie la prise de décision en transformant les problèmes d'entreprise en modèles d'optimisation.
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Explorer comment l'IA influence les choix subjectifs et la confiance dans les explications.
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Présentation de FastDCFlow pour des explications contrefactuelles plus rapides et diversifiées en apprentissage automatique.
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Le nouveau cadre GEASD améliore l'exploration dans des environnements avec des récompenses rares.
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De nouveaux algorithmes améliorent la prise de décision dans des environnements contraints.
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PIPER améliore l'apprentissage par renforcement en utilisant des retours basés sur les préférences pour gérer les récompenses rares.
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Apprends à maximiser les résultats dans des situations incertaines avec des contraintes budgétaires.
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Une nouvelle approche pour classer les préférences en mettant l'accent sur les choix principaux.
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Cet article explore l'optimisation multi-objectifs et l'approche MOEA/D.
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L'apprentissage automatique s'attaque à la prise de décision avec des infos limitées en utilisant des méthodes innovantes.
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Explorer des stratégies pour optimiser les niveaux d'énergie et les récompenses dans les processus de décision de Markov.
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Un coup d'œil sur le rôle de la connaissance et de la croyance dans la prise de décision.
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Explorer des mécanismes pour améliorer l'équité et réduire la manipulation dans les scores de prise de décision.
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Cette étude se concentre sur la façon dont les robots peuvent planifier malgré le fait qu'ils fassent des erreurs.
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Découvre comment le Q-Learning Récursif à l'envers améliore la prise de décision en IA.
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La technologie radar adaptatif renforce la sécurité contre les ennemis tout en gardant de bonnes performances.
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Un aperçu de comment les gens prennent des décisions sous l'incertitude.
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Un aperçu des logiques d'AAqvist et des constructions de petits modèles.
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Un guide pour prendre des décisions en utilisant les données passées et comprendre les risques.
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Examiner la coordination, les réseaux et la prise de décision entre les agents dans différents contextes.
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Examine comment le désirabilité des joueurs influence les résultats des coalitions dans les jeux coopératifs.
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S'attaquer aux problèmes des scores SHAP pour une meilleure explication du modèle.
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Un nouveau cadre pour évaluer la performance des modèles prédictifs face aux incertitudes.
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Un nouvel algorithme améliore la prise de décision dans des environnements complexes.
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Examiner le rôle de la représentation dans le PPO et son impact sur la performance des agents.
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Un aperçu des cadres de planification qui équilibrent la sécurité et l'efficacité dans des environnements complexes.
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Un nouveau modèle examine comment l'incertitude influence le comportement décisionnel.
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Une approche flexible pour évaluer des politiques avec des données limitées et des incertitudes de politique de journalisation.
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