オンライン予測

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。

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２０１７年４月、第８期の刊行は２０１７年８月の予定。

【シリーズ編者】
杉山　将　理化学研究所　革新知能統合研究センター　センター長／東京大学大学院新領域創成科学研究科　教授
(「近刊情報」より)

目次

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）

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