論文の概要: OPERA: Automatic Offline Policy Evaluation with Re-weighted Aggregates of Multiple Estimators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17708v2
- Date: Thu, 31 Oct 2024 23:40:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-04 14:33:45.035172
- Title: OPERA: Automatic Offline Policy Evaluation with Re-weighted Aggregates of Multiple Estimators
- Title（参考訳）: OPERA:複数推定器の再重み付けによるオフラインポリシー自動評価
- Authors: Allen Nie, Yash Chandak, Christina J. Yuan, Anirudhan Badrinath, Yannis Flet-Berliac, Emma Brunskil,
- Abstract要約: オフライン政策評価(OPE)により、新たなシーケンシャルな意思決定方針のパフォーマンスを評価し、見積もることができる。
統計的手法を用いた明示的な選択に頼ることなく,データセットに与えられたOPE推定器の集合を適応的にブレンドするアルゴリズムを提案する。
我々の研究は、オフラインRLのための汎用的、推定対象に依存しない、非政治評価フレームワークの使いやすさの向上に寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.408838970377035
- License:
- Abstract: Offline policy evaluation (OPE) allows us to evaluate and estimate a new sequential decision-making policy's performance by leveraging historical interaction data collected from other policies. Evaluating a new policy online without a confident estimate of its performance can lead to costly, unsafe, or hazardous outcomes, especially in education and healthcare. Several OPE estimators have been proposed in the last decade, many of which have hyperparameters and require training. Unfortunately, choosing the best OPE algorithm for each task and domain is still unclear. In this paper, we propose a new algorithm that adaptively blends a set of OPE estimators given a dataset without relying on an explicit selection using a statistical procedure. We prove that our estimator is consistent and satisfies several desirable properties for policy evaluation. Additionally, we demonstrate that when compared to alternative approaches, our estimator can be used to select higher-performing policies in healthcare and robotics. Our work contributes to improving ease of use for a general-purpose, estimator-agnostic, off-policy evaluation framework for offline RL.
- Abstract（参考訳）: オフライン政策評価(OPE)により、他の政策から収集された過去のインタラクションデータを活用することで、新たなシーケンシャルな意思決定政策のパフォーマンスを評価し、評価することができる。
オンライン上での新たなポリシーの評価は、特に教育や医療において、そのパフォーマンスを自信を持って見積もることなく、費用がかかる、安全でない、あるいは有害な結果をもたらす可能性がある。
過去10年間にいくつかのOPE推定器が提案され、その多くがハイパーパラメータを持ち、訓練を必要とする。
残念ながら、各タスクとドメインに最適なOPEアルゴリズムを選択することは、まだ不明である。
本稿では,統計的手法を用いた明示的な選択に頼ることなく,データセットに与えられたOPE推定器の集合を適応的にブレンドするアルゴリズムを提案する。
我々は,我々の推定器が一貫したものであり,政策評価に望ましいいくつかの特性を満たすことを証明した。
さらに、代替手法と比較して、我々の推定器は、医療やロボティクスにおけるより高いパフォーマンスのポリシーを選択するのに利用できることを示した。
我々の研究は、オフラインRLのための汎用的、推定対象に依存しない、非政治評価フレームワークの使いやすさの向上に寄与する。
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