ZOZOTOWNで検証された、AIの報酬最大化アルゴリズム評価用のデータセット「OBD」登場【GitHub】

2020/8/31
実装
ロッテノ

最終更新日：2020/09/01

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アルゴリズム評価用のデータセットが登場しました！

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探索と活用を織り交ぜて、一定期間内の報酬を最大化するためのアルゴリズムをバンディットアルゴリズムと言います。

東京工業大学のYuta Saitoらは自身の著者である論文で、バンディットアルゴリズムに関する研究のためのデータセットであるOBDを提案しています。

OBDは大規模なファッションeコマースプラットフォームZOZOTOWNでの実験と実装に基づいて構築されています。これは別のアルゴリズムで生成されたデータを用いて仮想アルゴリズムの性能を予測しようとする評価(OPE)に特に適しています。

これにより研究者たちは、大規模な実世界の設定でバンディットアルゴリズムとOPE推定器を他のものと容易に評価し、比較することができるようになるでしょう。

参照した論文： Yuta Saito, Shunsuke Aihara, Megumi Matsutani ,”A Large-scale Open Dataset for Bandit Algorithms”

実装してみよう！

論文

(2020年8月17日公開)

GitHub

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