Zobrazeno 1 - 10
of 78
pro vyhledávání: '"Tschiatschek, S."'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Lecture Notes in Computer Science ISBN: 9783031116438
Artificial Intelligence in Education
Lecture Notes in Computer Science
Artificial Intelligence in Education
Lecture Notes in Computer Science
Block-based programming environments are increasingly used to introduce computing concepts to beginners. However, novice students often struggle in these environments, given the conceptual and open-ended nature of programming tasks. To effectively su
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::d2a68cc43dc8b67b583171339d1e4bad
https://doi.org/10.1007/978-3-031-11644-5_3
https://doi.org/10.1007/978-3-031-11644-5_3
Publikováno v:
Advances in Neural Information Processing Systems 32
Inverse reinforcement learning (IRL) enables an agent to learn complex behavior by observing demonstrations from a (near-)optimal policy. The typical assumption is that the learner's goal is to match the teacher's demonstrated behavior. In this paper
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::690825c8e92771331ccd893b4ab79375
http://arxiv.org/abs/1906.00429
http://arxiv.org/abs/1906.00429
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Partially observable Markov decision processes (POMDPs) are a powerful abstraction for tasks that require decision making under uncertainty, and capture a wide range of real world tasks. Today, effective planning approaches exist that generate effect
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1032::e9f4460ff54454c4b74eefaee06c4ca3
http://hdl.handle.net/10044/1/71617
http://hdl.handle.net/10044/1/71617
Publikováno v:
Advances in Neural Information Processing Systems 31
Learning near-optimal behaviour from an expert's demonstrations typically relies on the assumption that the learner knows the features that the true reward function depends on. In this paper, we study the problem of learning from demonstrations in th
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::e510e8b573f636f2c285f5e78ec9266e
We study platforms in the sharing economy and discuss the need for incentivizing users to explore options that otherwise would not be chosen. For instance, rental platforms such as Airbnb typically rely on customer reviews to provide users with relev
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1874::bcf1708ca8328a87f3924cfb4171887d
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0000-F0C0-721.11116/0000-0000-F0C5-2
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0000-F0C0-721.11116/0000-0000-F0C5-2
Our work considers leveraging crowd signals for detecting fake news and is motivated by tools recently introduced by Facebook that enable users to flag fake news. By aggregating users' flags, our goal is to select a small subset of news every day, se
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1874::773997ac58e64355844b148aee8548b0
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0000-AD54-F21.11116/0000-0000-AD56-D
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0000-AD54-F21.11116/0000-0000-AD56-D
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.