強化学習ベースの価格設定アルゴリズムに「談合」の恐れ
アマゾンで買い物をするとき、購入したサービスや商品の価格を設定したのは、おそらく人間ではなくアルゴリズムだ。自動化システムがますます手ごろで簡単に実装できるようになるにつれ、価格設定アルゴリズムはあらゆるオンライン販売で使われるようになってきた。 航空会社やホテルは長らく機械を使って価格を設定してきたが、価格設定システムは進化しており、ルール・ベースのプログラムから強化学習ベースのプログラムへと移行し、価格を決定するロジックはもはや人間がコントロールするものではなくなった。 強化学習はAI（人工知能）エージェントに対し、特定の目標に向けて罰と報酬を使って動機付けする機械学習のサブセットである。アルファ碁（AlphaGo）が、囲碁で最強の棋士を打ち破るのに強化学習を使ったのは有名だ。価格設定システムは、たとえば、全体的な利益を最大化するなどの目標を与えられ、その後、シミュレーション環境でさま
突破すると一気に学習が加速する「オブジェクト指向学習の壁」を突破する鍵となる知識を、中学生でも分かるように図解してみた(初学者向け) - @fromdusktildawnの本館
This webpage was generated by the domain owner using Sedo Domain Parking. Disclaimer: Sedo maintains no relationship with third party advertisers. Reference to any specific service or trade mark is not controlled by Sedo nor does it constitute or imply its association, endorsement or recommendation.
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
人「プログラムは実行してみれば良くて，『案ずるより産むが安し』です」→「機械学習の人々がこう思っているので，うちの大学のコンピュータは電気代が年間9億円かかっています」
