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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13565v4
• Date: Wed, 4 Sep 2024 11:47:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 05:11:54.851171
• 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, Ferdinando Fioretto,
• Abstract要約: 決定中心学習(DFL)は、機械学習(ML)と制約付き最適化を統合し、意思決定品質を向上させる新興パラダイムである。 本稿では,MLと制約付き最適化を組み合わせた勾配法と勾配法の両方を詳細に解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.100825429034266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decision-focused learning (DFL) is an emerging paradigm that integrates machine learning (ML) and constrained optimization to enhance decision quality by training ML models in an end-to-end system. This approach shows significant potential to revolutionize combinatorial decision-making in real-world applications that operate under uncertainty, where estimating unknown parameters within decision models is a major challenge. This paper presents a comprehensive review of DFL, providing an in-depth analysis of both gradient-based and gradient-free techniques used to combine ML and constrained optimization. It evaluates the strengths and limitations of these techniques and includes an extensive empirical evaluation of eleven methods across seven problems. The survey also offers insights into recent advancements and future research directions in DFL. Code and benchmark: https://github.com/PredOpt/predopt-benchmarks
• Abstract（参考訳）: 決定中心学習(DFL)は、機械学習(ML)と制約付き最適化を統合し、エンドツーエンドシステムでMLモデルをトレーニングすることで意思決定品質を向上させる新興パラダイムである。 このアプローチは、不確実性の下で動作している現実世界のアプリケーションにおいて、未知のパラメータを決定モデル内で推定することが大きな課題である、組合せ的意思決定に革命をもたらす可能性を示す。 本稿では,MLと制約付き最適化を組み合わせた勾配法と勾配法の両方を詳細に解析し,DFLの総合的なレビューを行う。 これらの手法の強度と限界を評価し、7つの問題にまたがる11の手法の広範な実験的評価を含む。 この調査は、DFLにおける最近の進歩と今後の研究方向性に関する洞察も提供する。 コードとベンチマーク:https://github.com/PredOpt/predopt-benchmarks

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