【レビュー】バンディット問題の理論とアルゴリズム

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

最適腕識別や連続腕バンディットはもちろんのこと、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。

　・K本腕バンディット問題と代表的なアルゴリズム[2020-12-20に投稿]

　・numpy.random.multivariate_normalの自前実装による速度改善[2020-03-31に投稿]