Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Online Algorithms via ML Predictions

論文の概要: Improving Online Algorithms via ML Predictions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17712v1
Date: Thu, 25 Jul 2024 02:17:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-26 15:27:36.644020
Title: Improving Online Algorithms via ML Predictions
Title（参考訳）: ML予測によるオンラインアルゴリズムの改善
Authors: Ravi Kumar, Manish Purohit, Zoya Svitkina,
Abstract要約: 我々は,スキーレンタルと非好ましくないジョブスケジューリングの2つの古典的問題を考察し,予測を用いて意思決定を行う新しいオンラインアルゴリズムを得る。これらのアルゴリズムは予測器の性能を損なうものであり、より良い予測で改善するが、予測が貧弱な場合はあまり劣化しない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.03466073202238
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work we study the problem of using machine-learned predictions to improve the performance of online algorithms. We consider two classical problems, ski rental and non-clairvoyant job scheduling, and obtain new online algorithms that use predictions to make their decisions. These algorithms are oblivious to the performance of the predictor, improve with better predictions, but do not degrade much if the predictions are poor.
Abstract（参考訳）: 本研究では,オンラインアルゴリズムの性能向上のために,機械学習による予測を用いることの問題点について検討する。我々は,スキーレンタルと非好ましくないジョブスケジューリングの2つの古典的問題を考察し,予測を用いて意思決定を行う新しいオンラインアルゴリズムを得る。これらのアルゴリズムは予測器の性能を損なうものであり、より良い予測で改善するが、予測が貧弱な場合はあまり劣化しない。

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