論文の概要: A tutorial on learning from preferences and choices with Gaussian Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11782v2
• Date: Sun, 24 Mar 2024 10:12:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 23:01:39.688521
• Title: A tutorial on learning from preferences and choices with Gaussian Processes
• Title（参考訳）: ガウス過程による選好と選択から学ぶチュートリアル
• Authors: Alessio Benavoli, Dario Azzimonti,
• Abstract要約: このチュートリアルは、既存の文献の特定のギャップに対処する新しいGPベースのモデルを導入しながら、確立された研究の上に構築されている。 このフレームワークは、ランダムなユーティリティモデル、識別の限界、およびオブジェクトとラベルの両方に矛盾するユーティリティを持つシナリオを含む嗜好学習モデルの構築を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7234862895932991
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Preference modelling lies at the intersection of economics, decision theory, machine learning and statistics. By understanding individuals' preferences and how they make choices, we can build products that closely match their expectations, paving the way for more efficient and personalised applications across a wide range of domains. The objective of this tutorial is to present a cohesive and comprehensive framework for preference learning with Gaussian Processes (GPs), demonstrating how to seamlessly incorporate rationality principles (from economics and decision theory) into the learning process. By suitably tailoring the likelihood function, this framework enables the construction of preference learning models that encompass random utility models, limits of discernment, and scenarios with multiple conflicting utilities for both object- and label-preference. This tutorial builds upon established research while simultaneously introducing some novel GP-based models to address specific gaps in the existing literature.
• Abstract（参考訳）: 推奨モデリングは、経済学、決定理論、機械学習、統計学の交差点にある。 個人の好みを理解し、どのように選択するかを理解することで、期待にぴったり合う製品を構築することができ、幅広い領域にわたってより効率的でパーソナライズされたアプリケーションを実現することができます。 本チュートリアルの目的は,ガウス的プロセス(GP)による嗜好学習のための包括的で包括的な枠組みを提示し,理性原理(経済学や意思決定理論など)を学習プロセスにシームレスに組み込む方法を示すことである。 このフレームワークは、確率関数を適切に調整することにより、ランダムなユーティリティモデル、識別の限界、およびオブジェクトとラベルの両方に矛盾する複数のユーティリティを持つシナリオを含む嗜好学習モデルの構築を可能にする。 このチュートリアルは、既存の文献の特定のギャップに対処する新しいGPベースのモデルを同時に導入しながら、確立された研究の上に構築されている。

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