Ambuj Tewari

バンディットフィードバックとそれが機械学習モデルに与える影響を探る。

この記事では、線形演算子のオンライン学習とその複雑さについて考察してるよ。

新しいアルゴリズムが低ランクMDP構造を使ってオフラインRLの効率を向上させる。

複雑な動的システムでの予測の難しさについての考察。

探査は、マルチタスク強化学習でエージェントを効果的に訓練するための鍵だよ。

この研究は、将来の予測がオンライン分類のパフォーマンスをどう向上させるかを調べてるよ。

連続的な状況での効果的な強化学習の新しい方法を探求中。

新しい方法が複数のデータビューを使って予測の信頼性を向上させる。

エンジニアたちは、デザインと制御をしっかりした戦略で統合してシステムのパフォーマンスを向上させているよ。

関数空間で演算子を学んでエラーをうまく処理する方法を調べてる。