Arthur Gretton

Um novo método melhora a tomada de decisões para agentes de aprendizado por reforço.

Aprenda a adaptar modelos para diferentes conjuntos de dados de forma eficaz.

Esse método combina modelos de difusão e GANs pra gerar amostras de dados de alta qualidade de forma eficaz.

Uma olhada em algoritmos regularizados e como eles impactam o desempenho em machine learning.

O balanceamento de dados é crucial para a equidade e a precisão em modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método pra estimar expectativas condicionais de forma eficiente em ambientes incertos.

Novos algoritmos melhoram a tomada de decisão com múltiplas recompensas no aprendizado por reforço.

Uma olhada no DrMMD e sua aplicação para melhorar a modelagem de distribuição de dados.

Um novo método melhora a compreensão de causa e efeito pela IA.