論文の概要: Risk-Adaptive Approaches to Learning and Decision Making: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00856v2
• Date: Thu, 28 Sep 2023 21:32:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 19:25:55.524581
• Title: Risk-Adaptive Approaches to Learning and Decision Making: A Survey
• Title（参考訳）: 学習と意思決定へのリスク適応的アプローチ:調査
• Authors: Johannes O. Royset
• Abstract要約: 不確実性は、工学設計、統計的学習、意思決定において広く用いられている。 リスク対策は、重要な計算的および理論的優位性を持つ不確実性を扱うための一般的な枠組みを提供する。 この調査は、ユーティリティ理論と分散的ロバストな最適化との関係を思い出し、公正な機械学習のような新しいアプリケーション分野を指し示し、信頼性の尺度を定義している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Uncertainty is prevalent in engineering design, statistical learning, and decision making broadly. Due to inherent risk-averseness and ambiguity about assumptions, it is common to address uncertainty by formulating and solving conservative optimization models expressed using measures of risk and related concepts. We survey the rapid development of risk measures over the last quarter century. From their beginning in financial engineering, we recount the spread to nearly all areas of engineering and applied mathematics. Solidly rooted in convex analysis, risk measures furnish a general framework for handling uncertainty with significant computational and theoretical advantages. We describe the key facts, list several concrete algorithms, and provide an extensive list of references for further reading. The survey recalls connections with utility theory and distributionally robust optimization, points to emerging applications areas such as fair machine learning, and defines measures of reliability.
• Abstract（参考訳）: 不確実性は、工学設計、統計学習、意思決定において広く見られる。 本質的なリスク回避性と仮定に対する曖昧さのため、リスクと関連する概念の尺度を用いて表現される保守的最適化モデルを定式化し、解決することで不確実性に対処することが一般的である。 我々は過去4半世紀におけるリスク対策の急速な発展を調査した。 金融工学の始まりから、工学と応用数学のほぼ全ての分野への広がりを振り返る。 凸解析に根ざしたリスク対策は、重要な計算的および理論的優位性を持つ不確実性を扱うための一般的な枠組みを提供する。 重要な事実を説明し、いくつかの具体的なアルゴリズムをリストアップし、さらに読むための参照のリストを提供する。 この調査はユーティリティ理論と分散的ロバストな最適化との関係を思い出し、公正な機械学習のような新しい応用分野を指し示し、信頼性の尺度を定義している。

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