Descubra a nova abordagem de RL baseada no modelo Morse para uma tomada de decisão eficaz.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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O SUMO melhora a tomada de decisão em aprendizado por reforço offline ao aprimorar a estimativa de incerteza.
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Um novo método melhora o aprendizado a partir de conjuntos de dados de qualidade variada em RL offline.
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Descubra como os KANs oferecem uma alternativa eficiente às redes neurais tradicionais.
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Um novo método melhora a eficiência do agendamento de trabalho usando dados do passado.
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Analisando o impacto da qualidade dos dados na pesquisa de aprendizado por reforço multiagente offline.
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Um novo método integra simulação com dados reais pra melhorar a tomada de decisão.
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Um conjunto de dados ajuda os sistemas de IA a aprenderem melhor com visuais que distraem.
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Agora os robôs conseguem aprender tarefas melhor através da rotulagem de recompensas automatizada.
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Ensinar máquinas a aprender sem revelar segredos de especialistas é essencial pra privacidade.
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Esse artigo explora melhorias no aprendizado por reforço offline, dividindo as ações.
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Uma nova estrutura que melhora a tomada de decisão através de amostragem inteligente de experiências.
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Melhorando o aprendizado por reforço offline ao melhorar a qualidade dos dados de treino.
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