論文の概要: Selective Reviews of Bandit Problems in AI via a Statistical View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02251v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 08:28:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:51:06.555893
• Title: Selective Reviews of Bandit Problems in AI via a Statistical View
• Title（参考訳）: 統計的視点によるAIにおける帯域問題の選択的レビュー
• Authors: Pengjie Zhou, Haoyu Wei, Huiming Zhang,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、人工知能の分野で広く研究されている分野であり、エージェントと環境との相互作用を通じて意思決定を教えることに焦点を当てている。 鍵となるサブセットには、マルチアーム・バンディット(MAB)と連続アーム・バンディット(SCAB)の問題が含まれ、不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定をモデル化する。 本稿では,バンドイット問題の基本モデルと仮定を概説し,集中不平等やミニマックス後悔境界といった非漸近的理論ツールを探求し,探索-探索トレードオフを管理するための頻繁なアルゴリズムとベイズ的アルゴリズムを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9458156037869137
• License:
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) is a widely researched area in artificial intelligence that focuses on teaching agents decision-making through interactions with their environment. A key subset includes stochastic multi-armed bandit (MAB) and continuum-armed bandit (SCAB) problems, which model sequential decision-making under uncertainty. This review outlines the foundational models and assumptions of bandit problems, explores non-asymptotic theoretical tools like concentration inequalities and minimax regret bounds, and compares frequentist and Bayesian algorithms for managing exploration-exploitation trade-offs. We also extend the discussion to $K$-armed contextual bandits and SCAB, examining their methodologies, regret analyses, and discussing the relation between the SCAB problems and the functional data analysis. Finally, we highlight recent advances and ongoing challenges in the field.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、人工知能の分野で広く研究されている分野であり、エージェントと環境との相互作用を通じて意思決定を教えることに焦点を当てている。 鍵となるサブセットは確率的多重武装バンディット(MAB)と連続武装バンディット(SCAB)問題を含み、不確実性の下での逐次決定をモデル化する。 本稿では,バンドイット問題の基本モデルと仮定を概説し,集中不平等やミニマックス後悔境界といった非漸近的理論ツールを探求し,探索-探索トレードオフを管理するための頻繁なアルゴリズムとベイズ的アルゴリズムを比較した。 また、この議論を$K$のアーマード・コンテキスト・バンディットとSCABに拡張し、それらの方法論を調べ、後悔の分析を行い、SCAB問題と機能的データ分析との関係について論じる。 最後に、この分野における最近の進歩と現在進行中の課題を強調します。

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