意思決定 に関する最新の記事

エージェントの協力と意思決定を強化する分散型システムへの新しいアプローチ。

選択肢が多すぎると、決断が難しくなるってことを探ってる。

エージェントとアイテムのマッチングで価値を最大化するための、好みを分析する方法。

不確実な論点について機械がどうやって推論するか、計算フレームワークを通じて調査中。

Volume-MCTSはロボティクスの意思決定をより良い探索戦略で改善するんだ。

シミュレーションを使ってLLMの意思決定能力を高める新しいアプローチ。

ビジネスインサイトを向上させるためのデータ分析エージェントの評価方法が新しくなったよ。

ユーザーの好みを考慮した効率的な施設立地のメカニズムに関する研究。

不確実な環境での意思決定をどうMMDPが改善するかを学ぼう。

文脈連続バンディットを通じて、文脈が意思決定にどう影響するかを理解する。

停止問題と最適な結果を得るためのランダム化を使ったゲームの分析。

新しい方法が、さまざまな要因が意思決定の公平性にどう影響するかを分析する。

意思決定ツールにおける反事実的損害を減らす研究。

MDPと不確実性の中での意思決定への役割を見てみよう。

言語モデルはコミュニケーションを良くして、より良い意思決定を助けるんだ。

AIの意思決定を深く掘り下げて、人間の推論との比較をする。

ランダムな意思決定シナリオで最適な選択をするための戦略を探ろう。

新しいアプローチは、低コスト環境からのインサイトを取り入れて意思決定を強化する。

議論の中での主張の影響を測る新しい方法を見つけよう。

新しい方法で、エージェントは失敗が起きたときにすぐに適応できるようになった。

この論文では、不確実なリソースコストの中でロボットがより良い意思決定をするための方法について話してるよ。

この記事では、線形回帰の精度を向上させるためのミニマックス手法の役割について話してるよ。

オンラインマトロイド埋め込みの概要と、意思決定への応用。

ポリシーツリーが医療や金融の意思決定にどう役立つか学ぼう。

新しいモデルが、意思決定の基準が時間とともにどのように変動するかを明らかにしている。

不動産価格の決定の一貫性を高めるためのアルゴリズムツールの活用に関する研究。

構造化された環境でグループがどうやって一緒に働くかを調べる。

新しいアプローチで因果関係を通じてAIの意思決定が改善される。

新しいアプローチは、より良い結果を得るために意思決定に文脈情報を統合してるよ。

この記事では、既存の知識を使ってタスク学習の効率を高める方法について説明するよ。

戦略的優位性とそれが計算モデルに与える影響についての考察。

キャリブレーションは、さまざまな分野で予測が実際の結果と一致するようにするんだ。

選択が結果をどう形作るかを考慮した新しい意思決定アプローチ。

因果発見技術の概要と、さまざまな分野での応用について。

この記事では、MDPのファミリー間での勝利ポリシーの開発について話してるよ。

オフラインとオンラインの強化学習を組み合わせた新しい方法で、意思決定を改善する。

強化学習で効果的な報酬関数を作るのって難しいよね。

AROhIはデータ分析投資のROI評価を簡単にしてくれるよ。

この記事では、公共財と財政についてのグループ意思決定を考察する。

複雑な環境での選択を最適化するための新しい方法、好みによるフィードバックを利用して。