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Entender a explicabilidade na IA através da Programação de Resposta ajuda a melhorar os processos de tomada de decisão.

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Explorando como a IA pode raciocinar sobre diferentes escolhas e resultados.

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Estratégias para escolher projetos melhores e minimizar arrependimentos nas decisões.

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Um método pra equilibrar recompensas e recursos usando bandidos contextuais agrupados.

Novo jeito de lidar com Processos de Decisão de Markov robustos melhora a tomada de decisão em situações de incerteza.

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Combinando PNL e Amostragem pra uma governança comunitária mais esperta.

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Uma nova abordagem enfatiza a compreensão da recompensa para melhores insights nas decisões de RL.

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Os valores de Shapley podem distorcer a importância das features, impactando decisões críticas.

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Explorando como os contrafactuais melhoram a clareza nas previsões de aprendizado de máquina.

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Um modelo que integra avaliação e aprendizado por reforço melhora a avaliação emocional.

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