Výsledky vyhledávání
- 1.0575198 - ÚTIA 2024 RIV DE eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Siváková, Tereza - Kárný, Miroslav
Experiments with the User’s Feedback in Preference Elicitation.
AIABI-2022 : Artificial Intelligence and Applications for Business and Industries 2022. Achen: CEUR-WS, 2023. ceur-ws.org, 3463. E-ISSN 1613-0073.
[Artificial Intelligence and Applications for Business and Industries 2022. Udine (IT), 27.11.2022-02.12.2022]
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: Preference elicitation * Adaptive agent * Decision making * Bayes rule
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://library.utia.cas.cz/separaty/2023/AS/sivakova-0575198.pdf
Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0345034 - 2.0555371 - ÚTIA 2023 RIV US eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Kárný, Miroslav - Siváková, Tereza
Agent’s Feedback in Preference Elicitation.
International Conference on Ubiquitous Computing and Communications and International Symposium on Cyberspace and Security (IUCC-CSS) 2021. Piscataway: IEEE Computer Society, 2021, s. 421-429. ISBN 978-1-6654-6667-7.
[International Conference on Ubiquitous Computing and Communications 2021 (IUCC/CIT/DSCI/SmartCNS 2021) /20./. London (GB), 20.12.2021-22.12.2021]
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) LTC18075
Grant ostatní: The European Cooperation in Science and Technology (COST)(XE) CA16228
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: Preference elicitation * Adaptive agent * Decision making * Bayes’ rule
Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
http://library.utia.cas.cz/separaty/2022/AS/karny-0555371.pdf
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0330292 - 3.0543581 - ÚTIA 2022 RIV DE eng J - Článek v odborném periodiku
Kárný, Miroslav
Towards on-line tuning of adaptive-agent’s multivariate meta-parameter.
International Journal of Machine Learning and Cybernetics. Roč. 12, č. 9 (2021), s. 2717-2731. ISSN 1868-8071. E-ISSN 1868-808X
Grant CEP: GA MŠMT(CZ) LTC18075
Grant ostatní: The European Cooperation in Science and Technology (COST)(XE) CA16228
Institucionální podpora: RVO:67985556
Klíčová slova: Bayesian learning * Adaptive agent * Meta-parameter tuning * Fully probabilistic design * Kullback–Leibler divergence * Dynamic decision making
Obor OECD: Automation and control systems
Impakt faktor: 4.377, rok: 2021
Způsob publikování: Omezený přístup
http://library.utia.cas.cz/separaty/2021/AS/karny-0543581.pdf https://link.springer.com/article/10.1007/s13042-021-01358-w
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0320766 - 4.0105237 - UIVT-O 20040228 CZ eng K - Konferenční příspěvek (tuzemská konf.)
Krušina, Pavel
Models of Multi-Agent Systems.
Doktorandský den '04. Praha: MATFYZPRESS, 2004 - (Hakl, F.), s. 58. ISBN 80-86732-30-4.
[Doktorandský den '04. Paseky nad Jizerou (CZ), 29.09.2004-01.10.2004]
Grant CEP: GA AV ČR 1ET100300419
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z1030915
Klíčová slova: adaptive agent * parallel computation
Kód oboru RIV: BA - Obecná matematika
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0012484Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0105237.pdf 0 491.7 KB Vydavatelský postprint povolen