オンライン予測アルゴリズムの性能評価に、リグレット解析で道をひらく。主要なトピックについて、具体的アルゴリズムとそれぞれのリグレットを丁寧に紹介。第1章 エキスパート統合問題(N人のクイズ王の問題;全問正解のエキスパートが存在する場合 ほか)第2章 オンライン凸最適化(オンライン凸最適化の枠組み;Follow The Leader(FTL)戦略 ほか)第3章 ランダムネスに基づくオンライン予測(Follow the Perturbed Leader(FPL)戦略;指数重み型Follow The Perturbed Leader(FPL)戦略 ほか)第4章 組合せ論的オンライン予測(組合せ論的オンライン予測とは;サンプリングに基づくアプローチ ほか)絶えず流れる情報を、いかに捉え、いかに学習するか? 広告配信、証券投資、経路探索……いまや豊富な応用分野を擁するオンライン予測。Hedge、OGD、ONSなど多彩なアルゴリズムを理解し、使えるようになる。【機械学習プロフェッショナルシリーズ】本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全30巻にわたって刊行する。ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。第6期として、以下の3点を刊行!機械学習のための連続最適化 金森 敬文/鈴木 大慈/竹内 一郎/佐藤 一誠・著関係データ学習 石黒 勝彦/林 浩平・著オンライン予測 畑埜 晃平/瀧本 英二・著第7期の刊行は201
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