論文の概要: Decision-Making Algorithms for Learning and Adaptation with Application to COVID-19 Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07844v1
• Date: Mon, 14 Dec 2020 18:24:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-08 14:35:42.319916
• Title: Decision-Making Algorithms for Learning and Adaptation with Application to COVID-19 Data
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスデータを用いた学習・適応のための意思決定アルゴリズム
• Authors: Stefano Marano and Ali H. Sayed
• Abstract要約: 本研究は適応と学習のための新しい意思決定アルゴリズムの開発に焦点を当てている。 重要な観察は、推定と決定の問題は構造的に異なるため、前者で成功したアルゴリズムは決定の問題を調整してもうまく機能しないということである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.71828464689144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work focuses on the development of a new family of decision-making algorithms for adaptation and learning, which are specifically tailored to decision problems and are constructed by building up on first principles from decision theory. A key observation is that estimation and decision problems are structurally different and, therefore, algorithms that have proven successful for the former need not perform well when adjusted for decision problems. We propose a new scheme, referred to as BLLR (barrier log-likelihood ratio algorithm) and demonstrate its applicability to real-data from the COVID-19 pandemic in Italy. The results illustrate the ability of the design tool to track the different phases of the outbreak.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、適応と学習のための新しい意思決定アルゴリズムの開発に焦点を当て、決定問題に特化しており、決定理論から第一原理を構築することによって構築される。 重要な観察は、推定と決定問題は構造的に異なるため、前者で成功したアルゴリズムは決定問題に対して調整してもうまく機能しないということである。 本稿では, BLLR (barrier log-likelihood ratio algorithm) と呼ばれる新しい手法を提案し, イタリアにおけるCOVID-19パンデミックのリアルタイムデータに適用可能であることを示す。 結果は、アウトブレイクの異なるフェーズを追跡する設計ツールの能力を示している。

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