Stratégies pour optimiser les systèmes en minimisant le regret dans des environnements incertains.
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La science de pointe expliquée simplement
Stratégies pour optimiser les systèmes en minimisant le regret dans des environnements incertains.
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Apprends comment les POMDP aident à prendre des décisions dans des environnements incertains.
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Un regard sur la prise de décision entre de nouvelles options et des routines familières.
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Explorer comment on évalue la valeur des différents résultats de la vie.
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Explorer les contraintes de préjudice contrefactuel pour une prise de décision plus sûre dans l'IA.
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Présentation d'une technique pour de meilleures prédictions et intervalles de confiance dans la prise de décision.
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Les agents prennent des décisions dans un environnement multi-agents en se basant sur des prévisions pour obtenir de meilleurs résultats.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de recherche pour les défis d'optimisation multi-objectifs.
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Apprends à ajuster tes croyances en fonction de nouvelles preuves dans la prise de décisions.
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Un cadre qui améliore l'apprentissage par renforcement en intégrant des contraintes essentielles.
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Cet article examine le rôle de l'intégrale de Pettis dans les modèles économiques.
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Exploration de modèles causaux non déterministes pour une meilleure analyse des relations complexes.
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Apprends à faire de meilleures prévisions et décisions en minimisant le regret d'échange.
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Examiner la sensibilité moyenne pour une meilleure prise de décision dans l'allocation des ressources.
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Cette étude examine le comportement des joueurs dans des jeux les yeux bandés en utilisant l'échantillonnage de Thompson.
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Explore des méthodes pour améliorer la prise de décision en situation d'incertitude en utilisant l'optimisation robuste adaptative.
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Explorer un cadre pour comprendre la connaissance parmi plusieurs agents en logique modale.
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Examiner comment la créativité peut être évaluée dans les systèmes d'intelligence artificielle.
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De nouvelles structures d'arbre améliorent la visibilité de la prise de décision dans les systèmes d'IA.
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RSD propose une façon équitable d'attribuer des ressources en fonction des préférences.
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Cet article parle de comment les transformers peuvent améliorer les tâches de prise de décision dans plusieurs domaines.
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Un coup d'œil sur la prise de décision en situation d'incertitude et comment faire des choix optimaux.
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Cette étude examine les avantages de mettre les mises à jour en pause dans les systèmes d'apprentissage par renforcement.
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Une méthode pour améliorer le choix de modèle à mesure que les données se mettent à jour.
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Apprends comment combiner différents modèles améliore les processus de décision dans des scénarios complexes.
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Une méthode pour améliorer la prise de décision multi-tâches et la robustesse.
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Cette étude analyse comment les choix passés révèlent les fonctions de bien-être social des décideurs.
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Cette étude examine comment le biais influence les changements de croyance dans divers domaines.
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Un nouvel algorithme améliore les ensembles de prédiction pour une meilleure prise de décision des experts.
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Découvrez comment la synthèse de décision prédictive bayésienne améliore la gestion de portefeuille.
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Une méthode pour trouver des stratégies dans les MDP sans connaissance préalable.
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AHAC améliore la prise de décision en robotique en s'adaptant aux dynamiques environnementales.
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Une étude montre comment les croyances sur les autres influencent la prise de décision, surtout quand on est observé.
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Examiner comment les LLM gèrent les dilemmes éthiques et leur impact sur la société.
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Une nouvelle méthode renforce la sécurité dans l'apprentissage par renforcement grâce à la gestion des risques.
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Un regard clair sur pourquoi changer de porte est la stratégie gagnante.
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Un aperçu des jeux stochastiques et de leurs objectifs de gain moyen.
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Une nouvelle méthode qui accélère les décisions dans le problème de semi-bandit de matroïde.
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Stratégies innovantes pour maximiser les récompenses dans des environnements de prise de décision.
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Explorer comment l'itération de politique inexacte aide à la prise de décision dans des environnements incertains.
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