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Examinando a exploração e a adaptabilidade em algoritmos de aprendizado por reforço.

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Uma visão geral da tomada de decisão em problemas de bandido combinatório.

Uma nova abordagem para caching oferece um desempenho melhor em ambientes dinâmicos.

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Uma nova abordagem combina proteções de privacidade com aprendizado de bandido contextual.

Estratégias pra otimizar sistemas minimizando arrependimentos em ambientes incertos.

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Um novo método que acelera as decisões no problema do semi-bandit de matroid.

Estratégias inovadoras pra maximizar recompensas em ambientes de tomada de decisão.

Um novo algoritmo melhora o aprendizado em ambientes restritos usando amostragem posterior.

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Explorando feedback limitado em tarefas de classificação de aprendizado de máquina.

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Analisando como algoritmos podem proteger a privacidade enquanto otimizam decisões em medicina personalizada.

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CMDPs melhoram a tomada de decisão ao levar em conta o contexto em várias aplicações.

Uma imersão profunda no erro de calibração U e seu papel na previsão de resultados.

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Uma olhada no algoritmo FedQ-Advantage no aprendizado por reforço federado.

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Um jeito novo de gerenciar mudanças na população em tempo real.

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Um novo algoritmo oferece soluções eficazes para tarefas de tomada de decisão com recompensa média.

Esse artigo fala sobre os desafios de conseguir justiça em machine learning entre diferentes grupos demográficos.

Explorando novos algoritmos para classificação multiclasse com feedback limitado.

Novos algoritmos melhoram o aprendizado de estados quânticos com mínima perturbação e menor arrependimento.

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