論文の概要: What is the T-Algorithm? A case study to evaluate a new University
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00464v3
- Date: Thu, 26 May 2022 09:42:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-26 03:49:08.697086
- Title: What is the T-Algorithm? A case study to evaluate a new University
- Title(参考訳): T-algorithmとは何か?
新しい大学を評価するための事例研究
- Authors: Jose Berengueres
- Abstract要約: 我々はスコット・ギャロウェイのT-アルゴリズムをシミュレートされたケースを通して思考の枠組みとして評価する。
このアルゴリズムは, 戦略設計空間を記述できるだけでなく, 規定することもできることに留意する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We evaluate Scott Galloway's T-algorithm as a thinking framework via a
simulated case. We explain how we applied it to analyze the investment
strategies when starting a new university. We note that the algorithm can be
used to describe but also prescribe the strategy design space. We also point
weak and strong points of the said algorithm and compare it to existing tools
such as the Business canvas model and SWOT.
- Abstract(参考訳): scott galloway氏のt-algorithmをシミュレートケースを通じて思考フレームワークとして評価する。
新しい大学を始める際に投資戦略の分析にどのように適用したかを説明する。
このアルゴリズムは, 戦略設計空間を記述できるだけでなく, 規定することもできる。
また、このアルゴリズムの弱点と強みを指摘し、それをbusiness canvas modelやswatといった既存のツールと比較します。
関連論文リスト
- Learning Arithmetic Formulas in the Presence of Noise: A General
Framework and Applications to Unsupervised Learning [4.10375234787249]
教師なし学習問題に対する効率的なアルゴリズム設計のための枠組みを提案する。
我々のフレームワークは,雑音の存在下で演算回路を学習するメタアルゴリズムに基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T12:26:25Z) - imitation: Clean Imitation Learning Implementations [7.7064239657103375]
模倣は、PyTorchにおける模倣と報酬学習アルゴリズムのオープンソース実装を提供する。
3つの逆強化学習(IRL)アルゴリズム、3つの模倣学習アルゴリズム、選好比較を含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T03:11:29Z) - Machine Learning for Online Algorithm Selection under Censored Feedback [71.6879432974126]
オンラインアルゴリズム選択(OAS)では、アルゴリズム問題クラスのインスタンスがエージェントに次々に提示され、エージェントは、固定された候補アルゴリズムセットから、おそらく最高のアルゴリズムを迅速に選択する必要がある。
SAT(Satisfiability)のような決定問題に対して、品質は一般的にアルゴリズムのランタイムを指す。
本研究では,OASのマルチアームバンディットアルゴリズムを再検討し,この問題に対処する能力について議論する。
ランタイム指向の損失に適応し、時間的地平線に依存しない空間的・時間的複雑さを維持しながら、部分的に検閲されたデータを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-13T18:10:52Z) - An Operator Splitting View of Federated Learning [23.99238431431463]
過去数年間、学習(texttFL$)コミュニティは、新しい$texttFL$アルゴリズムの急増を目撃してきた。
我々は、異なるアルゴリズムを簡単に比較し、以前の収束結果と比較し、新しいアルゴリズムの変種を明らかにする。
統一アルゴリズムは、オーバーヘッドを伴わずに$texttFL$アルゴリズムを加速する方法も導き出す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-12T21:22:06Z) - Contextual Recommendations and Low-Regret Cutting-Plane Algorithms [49.91214213074933]
本稿では、ナビゲーションエンジンやレコメンデーションシステムにおけるルーティングアプリケーションによって動機付けられた、コンテキスト線形帯域の次の変種について考察する。
我々は、真の点$w*$と分離オラクルが返す超平面の間の全距離を、低い「回帰」を持つ新しい切断平面アルゴリズムを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-09T05:39:05Z) - Correcting Momentum with Second-order Information [50.992629498861724]
最適積に$O(epsilon)$epsilon点を求める非臨界最適化のための新しいアルゴリズムを開発した。
我々は、さまざまな大規模ディープラーニングベンチマークとアーキテクチャで結果を検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-04T19:01:20Z) - Evolving Reinforcement Learning Algorithms [186.62294652057062]
メタラーニング強化学習アルゴリズムの手法を提案する。
学習アルゴリズムはドメインに依存しないため、トレーニング中に見えない新しい環境に一般化することができる。
従来の制御タスク、gridworld型タスク、atariゲームよりも優れた一般化性能を得る2つの学習アルゴリズムに注目した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-08T18:55:07Z) - Towards Meta-Algorithm Selection [78.13985819417974]
インスタンス固有のアルゴリズム選択(AS)は、固定された候補集合からのアルゴリズムの自動選択を扱う。
メタアルゴリズムの選択は、いくつかのケースで有益であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-17T17:27:33Z) - White-box Induction From SVM Models: Explainable AI with Logic
Programming [6.396288020763143]
本稿では,サポートベクタマシン(SVM)アルゴリズムで学習したモデルを説明するロジックプログラムの導入に着目する。
我々は、説明可能なAIの例固有のインタプリタであるSHAPを使用して、関連する機能のセットを決定する。
このアプローチは、SVMモデルの基盤となるロジックを捕捉し、FOILアルゴリズムである%GGを上回るアルゴリズムを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-09T23:07:14Z) - Model Selection in Contextual Stochastic Bandit Problems [51.94632035240787]
基本アルゴリズムを選択できるメタアルゴリズムを開発した。
基本アルゴリズムの1つが$O(sqrtT)$後悔している場合でも、一般的には$Omega(sqrtT)$後悔よりも良いものを得ることはできません。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-03T18:46:34Z) - Quantum algorithms for hedging and the learning of Ising models [6.346764987071066]
オンライン学習のためのパラダイムアルゴリズムは、FreundとSchapireのHedgeアルゴリズムである。
この研究は、このようなオンライン学習のための量子アルゴリズムを論理的に提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-14T12:48:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。