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Intégrer des considérations de risque dans l'apprentissage par renforcement rend la prise de décision plus sûre.

Utiliser des concepts de démocratie liquide peut améliorer l'efficacité et la précision de l'apprentissage en ensemble.

L'utilisation de contraintes floues améliore la prise de décision dans les problèmes d'optimisation incertains.

Cette étude propose des solutions pour répartir des objets en fonction des préférences communes.

Un aperçu des techniques de renforcement sécurisé et de leurs applications dans le monde réel.

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Stratégies pour améliorer la prise de décision dans des environnements coopératifs avec des informations incomplètes.

Cet article examine comment les agents contrôlent l'accès à l'information tout en gérant les coûts dans des jeux de champ moyen.

Explore comment le vieillissement affecte la métacognition et les capacités de prise de décision.

Un guide pour prendre des décisions éclairées pendant des épidémies en utilisant des techniques d'optimisation.

Une nouvelle méthode pour contrôler en toute sécurité des systèmes imprévisibles.

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L'algorithme PAC améliore l'équilibre exploration-exploitation dans l'apprentissage par renforcement.

SIDU-TXT éclaire les décisions de l'IA en traitement du langage naturel.

Une nouvelle méthode améliore la coordination sans avoir une visibilité complète dans les équipes.

Un nouvel algorithme améliore l'optimisation multiobjectif avec des solutions efficaces et bien réparties.

Un aperçu de comment l'analyse au niveau de groupe améliore la compréhension des décisions en machine learning.

Explore les équilibres séquentiels et leur rôle dans les jeux avec incertitude.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision en cas d'incertitude en utilisant des mesures de probabilité.

Explore comment l'apprentissage par renforcement hors ligne améliore la prise de décision en analysant les expériences passées.

Cet article parle des stratégies de contrôle dans des jeux de leader-sui avec des infos privées.

Une étude montre comment les LLMs s'adaptent à l'apprentissage en fonction des retours pendant les tâches.

Une nouvelle approche de l'apprentissage par renforcement traite des récompenses retardées en utilisant des retours groupés.

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Un aperçu des MDP à états infinis et de leur rôle dans l'apprentissage par renforcement.

Combiner la connaissance causale avec l'apprentissage par renforcement améliore la prise de décision de l'IA.

Un aperçu des différentes formes et implications de l'ignorance dans la théorie de la connaissance.

L'optimisation stochastique en ligne aide à naviguer dans l'incertitude lors de la prise de décision.

LPT améliore la prise de décision des machines en mettant l'accent sur la planification plutôt que sur les récompenses immédiates.

Un aperçu de comment on évalue la qualité des prévisions.

Cet article explore l'intégration de l'apprentissage par renforcement avec le contrôle optimal stochastique pour une prise de décision plus sûre.

Explore comment nos attitudes face au risque influencent nos choix dans des situations incertaines.

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

Apprends des stratégies pour contrôler des systèmes même avec des variables inconnues.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage même sans retour.

Examiner comment les expériences passées influencent nos opinions et notre confiance dans la prise de décisions.

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Une nouvelle méthode améliore la façon dont les robots interprètent en toute sécurité les instructions des utilisateurs.

Apprends comment IPRO gère efficacement plusieurs objectifs dans la prise de décision.