論文の概要: Identifiable Latent Bandits: Leveraging observational data for personalized decision-making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16239v3
• Date: Tue, 10 Jun 2025 08:30:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:38.653397
• Title: Identifiable Latent Bandits: Leveraging observational data for personalized decision-making
• Title（参考訳）: 特定可能な潜在帯域:パーソナライズされた意思決定のための観測データを活用する
• Authors: Ahmet Zahid Balcıoğlu, Newton Mwai, Emil Carlsson, Fredrik D. Johansson,
• Abstract要約: 本稿では,古典的盗賊よりも短い探索時間で最適な意思決定につながる,識別可能な潜伏盗賊の枠組みを提案する。 本手法は,観測データから表現を確実に同定し,新たなバンドイットインスタンスの最適動作を推測する非線形独立成分分析に基づく。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0774164818430565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For many decision-making tasks, such as precision medicine, historical data alone are insufficient to determine the right choice for a new problem instance or patient. Online algorithms like multi-armed bandits can find optimal personalized decisions but are notoriously sample-hungry. In practice, training a bandit for a new individual from scratch is often infeasible, as the number of trials required is larger than the practical number of decision points. Latent bandits offer rapid exploration and personalization beyond what context variables can reveal, provided that a latent variable model can be learned consistently. In this work, we propose an identifiable latent bandit framework that leads to optimal decision-making with a shorter exploration time than classical bandits by learning from historical records of decisions and outcomes. Our method is based on nonlinear independent component analysis that provably identifies representations from observational data sufficient to infer the optimal action in new bandit instances. We verify this strategy in simulated and semi-synthetic environments, showing substantial improvement over online and offline learning baselines when identifying conditions are satisfied.
• Abstract（参考訳）: 精密医療など多くの意思決定タスクにおいて、新しい問題事例や患者に適切な選択を下すには、過去のデータだけでは不十分である。 マルチアームの盗賊のようなオンラインアルゴリズムは、最適なパーソナライズされた決定を見つけることができる。 実際には、必要な試行回数が実際の決定ポイントの数よりも大きいため、スクラッチから新しい個人のための盗賊を訓練することは不可能であることが多い。 潜伏帯域は、潜伏変数モデルが一貫して学習可能であることを前提として、文脈変数が明らかにできる範囲を超えて、迅速な探索とパーソナライズを提供する。 本研究は,古典的盗賊よりも短い探索時間で,決定と結果の歴史的記録から学習することで,最適な意思決定につながる,識別可能な潜伏盗賊の枠組みを提案する。 本手法は,観測データから表現を確実に同定し,新たなバンドイットインスタンスの最適動作を推測する非線形独立成分分析に基づく。 この戦略をシミュレーションおよび半合成環境で検証し、条件が満たされた場合のオンラインおよびオフライン学習ベースラインよりも大幅に改善したことを示す。

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