Ambuj Tewari

Explora o feedback de bandido e suas implicações para modelos de aprendizado de máquina.

Este artigo analisa o aprendizado online de operadores lineares e suas complexidades.

Um novo algoritmo melhora a eficiência do RL offline com estruturas de MDP de baixo rank.

Um olhar sobre os desafios de fazer previsões em sistemas dinâmicos complexos.

Exploração é a chave pra treinar os agentes de forma eficaz em aprendizado por reforço multitarefa.

Este estudo analisa como as previsões futuras melhoram o desempenho da classificação online.

Explorando novos métodos para um aprendizado por reforço eficaz em ambientes contínuos.

Um novo método melhora a confiabilidade das previsões usando várias visões de dados.

Engenheiros melhoram o desempenho do sistema integrando design e controle com estratégias robustas.

Pesquisando como aprender operadores e lidar com erros de forma eficaz em espaços de funções.