論文の概要: Reinforcement Learning in Credit Scoring and Underwriting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07632v2
• Date: Thu, 27 Jun 2024 02:32:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 20:41:09.613110
• Title: Reinforcement Learning in Credit Scoring and Underwriting
• Title（参考訳）: クレディ・スコーリングとアンダーライティングにおける強化学習
• Authors: Seksan Kiatsupaibul, Pakawan Chansiripas, Pojtanut Manopanjasiri, Kantapong Visantavarakul, Zheng Wen,
• Abstract要約: 我々は、行動空間の更新と複数選択のアクションを取り入れて、クレジットスコアリングに強化学習原則を適用した。 より情報的な意思決定を可能にするために,新たに2つのRLベースのクレジットカード代入アルゴリズムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.356954349107956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a novel reinforcement learning (RL) framework for credit underwriting that tackles ungeneralizable contextual challenges. We adapt RL principles for credit scoring, incorporating action space renewal and multi-choice actions. Our work demonstrates that the traditional underwriting approach aligns with the RL greedy strategy. We introduce two new RL-based credit underwriting algorithms to enable more informed decision-making. Simulations show these new approaches outperform the traditional method in scenarios where the data aligns with the model. However, complex situations highlight model limitations, emphasizing the importance of powerful machine learning models for optimal performance. Future research directions include exploring more sophisticated models alongside efficient exploration mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、一般化不可能な文脈課題に対処する信用引受けのための新しい強化学習(RL)フレームワークを提案する。 我々は、クレジットスコアリングにRL原則を適用し、アクションスペースの更新と複数選択のアクションを取り入れた。 我々の研究は、従来の下書きアプローチがRLの欲求戦略と一致していることを示しています。 より情報的な意思決定を可能にするために,新たに2つのRLベースのクレジットカード代入アルゴリズムを導入する。 シミュレーションは、データとモデルが整合するシナリオにおいて、これらの新しいアプローチが従来の手法より優れていることを示している。 しかし、複雑な状況はモデルの制限を強調し、最適なパフォーマンスのために強力な機械学習モデルの重要性を強調している。 将来の研究の方向性には、効率的な探索メカニズムとともにより洗練されたモデルを探究することが含まれる。

関連論文リスト

• Vintix: Action Model via In-Context Reinforcement Learning [72.65703565352769]
  In-context reinforcement learning を通じて振る舞いを学習できる固定されたクロスドメインモデルを導入することで ICRL のスケールアップに向けた第一歩を提示する。 ICRLを促進するために設計されたフレームワークであるアルゴリズム蒸留は、多目的な作用モデルを構築するために、専門家蒸留に代わる魅力的な、競争力のある代替手段を提供することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T18:57:08Z)
• Towards General-Purpose Model-Free Reinforcement Learning [40.973429772093155]
  強化学習(RL)は、ほぼ普遍的な問題解決のためのフレームワークを約束する。 実際には、RLアルゴリズムは特定のベンチマークに合わせて調整されることが多い。 そこで本研究では,ドメインと問題設定の多様なクラスに対処可能なモデルフリーの深部RLアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-27T15:36:37Z)
• Learning to Generate Research Idea with Dynamic Control [21.30777644522451]
  大規模言語モデル (LLM) は仮説や研究のアイデアを生み出すことを約束している。 SFT(Supervised Fine-Tuning)とRL(Reinforcement Learning)を組み合わせた2段階のアプローチによる新しいフレームワークを提案する。 本フレームワークは, 新規性, 実現可能性, 有効性の間のトレードオフを動的にナビゲートすることで, 高品質な成果を達成し, 研究アイデアに対するバランスのとれたアプローチを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T08:28:18Z)
• Are Expressive Models Truly Necessary for Offline RL? [18.425797519857113]
  シークエンシャルモデリングでは、適切なポリシー性能を確保するために、軌道データの長い地平線を越えて正確なダイナミクスを捉える必要がある。 浅層2層モデルほど単純な軽量モデルは、正確な動的一貫性と逐次モデリングエラーを著しく低減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-15T17:33:56Z)
• Provable Reward-Agnostic Preference-Based Reinforcement Learning [61.39541986848391]
  PbRL(Preference-based Reinforcement Learning)は、RLエージェントが、軌道上のペアワイドな嗜好に基づくフィードバックを用いてタスクを最適化することを学ぶパラダイムである。 本稿では,隠れた報酬関数の正確な学習を可能にする探索軌道を求める理論的報酬非依存PbRLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T15:00:09Z)
• Latent Variable Representation for Reinforcement Learning [131.03944557979725]
  モデルに基づく強化学習のサンプル効率を改善するために、潜在変数モデルが学習、計画、探索をいかに促進するかは理論上、実証上、不明である。 状態-作用値関数に対する潜在変数モデルの表現ビューを提供する。これは、抽出可能な変分学習アルゴリズムと楽観主義/悲観主義の原理の効果的な実装の両方を可能にする。 特に,潜伏変数モデルのカーネル埋め込みを組み込んだUPB探索を用いた計算効率の良い計画アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T00:26:31Z)
• When to Update Your Model: Constrained Model-based Reinforcement Learning [50.74369835934703]
  モデルベースRL(MBRL)の非遅延性能保証のための新規で一般的な理論スキームを提案する。 続いて導いた境界は、モデルシフトとパフォーマンス改善の関係を明らかにします。 さらなる例では、動的に変化する探索からの学習モデルが、最終的なリターンの恩恵をもたらすことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-15T17:57:43Z)
• Model-based Meta Reinforcement Learning using Graph Structured Surrogate Models [40.08137765886609]
  グラフ構造化サーロゲートモデル (GSSM) と呼ばれるモデルが, 環境ダイナミクス予測における最先端の手法を上回っていることを示した。 当社のアプローチでは,テスト時間ポリシの勾配最適化を回避して,デプロイメント中の高速実行を実現しつつ,高いリターンを得ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-16T17:21:55Z)
• Bridging Imagination and Reality for Model-Based Deep Reinforcement Learning [72.18725551199842]
  BrIdging Reality and Dream (BIRD) と呼ばれる新しいモデルに基づく強化学習アルゴリズムを提案する。 虚構と実軌跡の相互情報を最大化し、虚構から学んだ政策改善を実軌跡に容易に一般化できるようにする。 提案手法は, モデルベース計画のサンプル効率を向上し, 挑戦的なビジュアル制御ベンチマークの最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-23T03:22:01Z)
• Information Theoretic Model Predictive Q-Learning [64.74041985237105]
  本稿では,情報理論的MPCとエントロピー正規化RLとの新たな理論的関連性を示す。 バイアスモデルを利用したQ-ラーニングアルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T00:29:22Z)

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。