Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dynamic Selection in Algorithmic Decision-making

論文の概要: Dynamic Selection in Algorithmic Decision-making

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12547v3
Date: Thu, 28 Sep 2023 01:21:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-29 23:25:09.713909
Title: Dynamic Selection in Algorithmic Decision-making
Title（参考訳）: アルゴリズム意思決定における動的選択
Authors: Jin Li, Ye Luo, Xiaowei Zhang
Abstract要約: 本稿では,内因性データを用いたオンライン学習アルゴリズムにおいて,動的選択問題を特定し,対処する。データの内在性が決定の選択に影響を与えるため、新しいバイアス(自己充足バイアス)が発生する。バイアスを補正するインストゥルメンタル変数ベースのアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.172670955429906
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This paper identifies and addresses dynamic selection problems in online learning algorithms with endogenous data. In a contextual multi-armed bandit model, a novel bias (self-fulfilling bias) arises because the endogeneity of the data influences the choices of decisions, affecting the distribution of future data to be collected and analyzed. We propose an instrumental-variable-based algorithm to correct for the bias. It obtains true parameter values and attains low (logarithmic-like) regret levels. We also prove a central limit theorem for statistical inference. To establish the theoretical properties, we develop a general technique that untangles the interdependence between data and actions.
Abstract（参考訳）: 本稿では,内因性データを用いたオンライン学習アルゴリズムにおける動的選択問題を特定し,対処する。文脈的マルチアームバンディットモデルでは、データの内在性が決定の選択に影響を与え、収集・分析される将来のデータの分布に影響を与えるため、新しいバイアス(自己充足バイアス)が発生する。バイアスを補正するインストゥルメンタル変数ベースのアルゴリズムを提案する。真のパラメータ値を取得し、低い(対数的な)後悔レベルを得る。統計推論のための中央極限定理も証明する。理論的性質を確立するため,データと行動間の相互依存を解き放つ一般的な手法を開発した。

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