バンディット問題の理論とアルゴリズム(バンディットモンダイノリロントアルゴリズム)

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
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