Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Competitions and Online Learning with Strategic Forecasters

論文の概要: Efficient Competitions and Online Learning with Strategic Forecasters

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08358v1
Date: Tue, 16 Feb 2021 18:48:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-17 14:49:08.742672
Title: Efficient Competitions and Online Learning with Strategic Forecasters
Title（参考訳）: 戦略的予知による効率的な競争とオンライン学習
Authors: Rafael Frongillo, Robert Gomez, Anish Thilagar, Bo Waggoner
Abstract要約: Witkowskiet al。この問題を特定し、勝者を選ぶための真正なメカニズムであるELFを提案した。 ELFは、確率の高い準最適予測器を選択するために、$Theta(nlog n)$イベントやテストデータポイントを必要とする。標準オンライン学習アルゴリズムは、$O(log(n) / epsilon2)$イベントのみを使用して$epsilon$-optimal予測子を選択します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.772308279491202
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Winner-take-all competitions in forecasting and machine-learning suffer from distorted incentives. Witkowskiet al. identified this problem and proposed ELF, a truthful mechanism to select a winner. We show that, from a pool of $n$ forecasters, ELF requires $\Theta(n\log n)$ events or test data points to select a near-optimal forecaster with high probability. We then show that standard online learning algorithms select an $\epsilon$-optimal forecaster using only $O(\log(n) / \epsilon^2)$ events, by way of a strong approximate-truthfulness guarantee. This bound matches the best possible even in the nonstrategic setting. We then apply these mechanisms to obtain the first no-regret guarantee for non-myopic strategic experts.
Abstract（参考訳）: 予測と機械学習における勝者獲得競争は、ゆがんだインセンティブに苦しむ。 Witkowskiet al。この問題を特定し、勝者を選ぶための真正なメカニズムであるELFを提案した。 n$の予測者のプールからelfには$\theta(n\log n)$イベントまたはテストデータポイントが必要であり、高い確率で最適に近い予測者を選択する。次に、標準的なオンライン学習アルゴリズムが$O(\log(n) / \epsilon^2)$イベントのみを使用して$\epsilon$-optimal forecasterを選択することを示した。このバインドは、非戦略設定でも可能な限りベストにマッチします。次に,このようなメカニズムを応用して,非名指し戦略専門家に対する最初のno-regret保証を得る。

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