論文の概要: Introduction to the Analysis of Probabilistic Decision-Making Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21620v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 13:33:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 19:45:11.058015
• Title: Introduction to the Analysis of Probabilistic Decision-Making Algorithms
• Title（参考訳）: 確率的意思決定アルゴリズムの解析入門
• Authors: Agustinus Kristiadi,
• Abstract要約: 決定論は、様々な種類の不確実性の下で選択を行うための原則的な方法を提供する。 物質や薬物発見など、現実世界の幅広い問題にうまく応用されている。 実験に費用がかかる科学的な発見では、これらのアルゴリズムは実験のコストを大幅に削減することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.293550968275451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decision theories offer principled methods for making choices under various types of uncertainty. Algorithms that implement these theories have been successfully applied to a wide range of real-world problems, including materials and drug discovery. Indeed, they are desirable since they can adaptively gather information to make better decisions in the future, resulting in data-efficient workflows. In scientific discovery, where experiments are costly, these algorithms can thus significantly reduce the cost of experimentation. Theoretical analyses of these algorithms are crucial for understanding their behavior and providing valuable insights for developing next-generation algorithms. However, theoretical analyses in the literature are often inaccessible to non-experts. This monograph aims to provide an accessible, self-contained introduction to the theoretical analysis of commonly used probabilistic decision-making algorithms, including bandit algorithms, Bayesian optimization, and tree search algorithms. Only basic knowledge of probability theory and statistics, along with some elementary knowledge about Gaussian processes, is assumed.
• Abstract（参考訳）: 決定論は、様々な種類の不確実性の下で選択を行うための原則的な方法を提供する。 これらの理論を実装するアルゴリズムは、物質や薬物発見など、幅広い現実世界の問題にうまく適用されてきた。 実際、これらは、将来より良い意思決定を行うために情報を適応的に収集できるため、データ効率のワークフローをもたらすことが望ましい。 実験に費用がかかる科学的な発見では、これらのアルゴリズムは実験のコストを大幅に削減することができる。 これらのアルゴリズムの理論解析は、それらの振る舞いを理解し、次世代のアルゴリズムを開発する上で貴重な洞察を提供するために重要である。 しかし、論文の理論的分析は、しばしば非専門家にはアクセスできない。 このモノグラフは、バンディットアルゴリズム、ベイズ最適化、ツリー探索アルゴリズムなど、一般的に使われている確率的意思決定アルゴリズムの理論解析に、アクセス可能で自己完結した導入を提供することを目的としている。 確率論と統計に関する基本的な知識とガウス過程に関するいくつかの基本的な知識のみが仮定される。

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