論文の概要: Decision-Focused Learning: Foundations, State of the Art, Benchmark and Future Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13565v1
• Date: Tue, 25 Jul 2023 15:17:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 16:25:36.474437
• Title: Decision-Focused Learning: Foundations, State of the Art, Benchmark and Future Opportunities
• Title（参考訳）: 意思決定型学習:基礎,最先端,ベンチマーク,将来の可能性
• Authors: Jayanta Mandi, James Kotary, Senne Berden, Maxime Mulamba, Victor Bucarey, Tias Guns and Ferdinando Fioretto
• Abstract要約: 決定中心学習(DFL)は機械学習の新たなパラダイムである。 決定を最適化するためにモデルをトレーニングし、エンドツーエンドシステムで予測と最適化を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.190885855030366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decision-focused learning (DFL) is an emerging paradigm in machine learning which trains a model to optimize decisions, integrating prediction and optimization in an end-to-end system. This paradigm holds the promise to revolutionize decision-making in many real-world applications which operate under uncertainty, where the estimation of unknown parameters within these decision models often becomes a substantial roadblock. This paper presents a comprehensive review of DFL. It provides an in-depth analysis of the various techniques devised to integrate machine learning and optimization models introduces a taxonomy of DFL methods distinguished by their unique characteristics, and conducts an extensive empirical evaluation of these methods proposing suitable benchmark dataset and tasks for DFL. Finally, the study provides valuable insights into current and potential future avenues in DFL research.
• Abstract（参考訳）: 決定中心学習(DFL)は機械学習における新たなパラダイムであり、決定を最適化し、予測と最適化をエンドツーエンドシステムに統合するためにモデルを訓練する。 このパラダイムは、不確実性の下で動作し、これらの決定モデル内の未知のパラメータの推定がしばしば実質的な障害となる多くの現実世界のアプリケーションにおいて、意思決定に革命をもたらすという約束を持っている。 本稿では,DFLの概要を概観する。 機械学習と最適化モデルを統合するために考案された様々な手法を詳細に分析し、その特徴によって区別されるDFL手法の分類を導入し、適切なベンチマークデータセットとDFLのためのタスクを提案するこれらの手法の広範な実験的な評価を行う。 最後に、この研究は、DFL研究の現在および将来の可能性に関する貴重な知見を提供する。

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