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Analisando quem é responsável pelos resultados influenciados por algoritmos na tomada de decisões.

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Uma ferramenta mede o quão úteis são as explicações da IA para a tomada de decisões.

Esse estudo apresenta uma nova estratégia de exploração para aprendizado por reforço em ambientes incertos.

Uma exploração de como a confiança oscila em contextos de tomada de decisão.

Novos métodos melhoram a tomada de decisão em cenários multiplayer usando feedback baseado em preferências.

Novas estratégias melhoram o DBMC pra um acordo mais rápido nas redes.

Aprenda como decisões de compromisso aumentam a confiabilidade na programação estocástica.

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

Esse framework melhora a eficiência de aprendizagem em tarefas complexas através de estruturas hierárquicas.

Estudar vermes minúsculos mostra como os animais fazem escolhas alimentares.

Nova abordagem melhora a tomada de decisão ao fornecer mudanças de entrada confiáveis.

Investigando como as pessoas escolhem tecnologias com base na influência social e nas interações.

Inferência de caixa delimitadora melhora a tomada de decisão em aprendizado por reforço baseado em modelo.

Explorando novas estratégias e algoritmos para jogos de paridade e jogos de paridade abertos.

Esse artigo explora a justiça e a estabilidade em modelos de aprendizado de máquina que são afetados por suas previsões.

Um novo método melhora a adaptabilidade na aprendizagem em ambientes complexos.

Aprenda a lidar com interferências em decisões baseadas em dados.

Nova método melhora a confiabilidade na medição da incerteza em modelos preditivos.

Apresentando o MEMENTO, um novo método que usa memória pra melhorar a resolução de problemas em otimização combinatória.

Esse estudo avalia como os LLMs lidam com a tomada de decisão em um ambiente de jogo.

Um olhar sobre como a delegação influencia a tomada de decisão entre principais e agentes.

Uma abordagem flexível para gerar CFEs que respeita as preocupações com a privacidade dos dados.

Um novo método pra selecionar estimadores de forma eficiente em tarefas de avaliação off-policy.

Um novo método melhora a precisão dos efeitos do tratamento em diversos grupos de pacientes.

Este artigo explora o desenvolvimento de estratégias utilizando contagem de passos em jogos baseados em grafos.

Novos algoritmos melhoram a tomada de decisões no problema da mochila online usando previsões sucintas.

Apresentando métodos para tomar decisões mais seguras em ambientes de aprendizado por reforço.

Um modelo que liga previsões à tomada de decisão em várias etapas pra resultados melhores.

Avaliar como confiar em especialistas humanos afeta a precisão das previsões em modelos de ML.

Aprenda como explicações contrafactuais melhoram a clareza nas decisões de otimização.

Este estudo examina como as explicações impactam as percepções dos usuários sobre as capacidades da IA.

Examinando métodos para aprimorar os processos de tomada de decisão entre especialistas em saúde.

Uma olhada em estratégias para gerenciar grandes grupos de agentes usando aprendizado por reforço.

Uma visão geral da tomada de decisão sob incerteza com o modelo de streaming.

Explorando como os agentes equilibram desempenho e custos de recursos em situações imprevisíveis.

Aprenda como os métodos de controle estocástico ajudam na tomada de decisões incertas.

Um novo método ajuda os agentes a aprenderem com os experts, mesmo com informações faltando.

Uma nova política melhora as escolhas em situações de tomada de decisão incertas.

Um estudo sobre como os movimentos oculares de macacos se relacionam com as previsões de IA em um jogo.