バンディット問題の理論とアルゴリズム

さまざまな方策が、定量的かつ直感的に理解できる。モンテカルロ木探索やインターネット広告などのより具体的な状況への対応も紹介。

後悔のない選択肢をあぶり出せ！　
・さまざまな方策（探索戦略）が、定量的かつ直感的に理解できる。
・最適腕識別や連続腕バンディットなどの発展的な内容も解説。
・モンテカルロ木探索やインターネット広告などのより具体的な状況への対応も紹介。

【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５期として、以下の３点を刊行！

バンディット問題の理論とアルゴリズム　　本多　淳也／中村　篤祥・著
ウェブデータの機械学習　　ダヌシカ　ボレガラ／岡崎　直観／前原　貴憲・著
データ解析におけるプライバシー保護　　佐久間　淳・著

第６期の刊行は２０１６年１２月、第７期の刊行は２０１７年４月の予定。

【シリーズ編者】
杉山　将　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　バンディット問題とは
第２章　確率的バンディット問題の基礎知識
第３章　確率的バンディット問題の方策
第４章　確率的バンディット問題のリグレット解析
第５章　敵対的バンディット問題
第６章　最適腕識別とＡ／Ｂテスト
第７章　線形モデル上のバンディット問題
第８章　連続腕バンディットとベイズ最適化
第９章　バンディット問題の拡張
第１０章　バンディット手法の応用

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