～未知の未来に対する予測と決断～ オンライン最適化入門
「社員を増やす？ アルバイトで凌ぐ？」、「ベンチャービジネス売却の最適タイミングは？」、「顧客
にダイレクトメールを送る際の件名はどの候補にする？」 ・・・これらに答えることはできますか？
S191108N
開催日時：2020年2月14日（金） 11:00-16:00 （10:00受付開始）
会 場：オームビル（東京都千代田区神田錦町3‐1）
【地下鉄】
メトロ東西線『竹橋駅』徒歩3分
都営三田線・新宿線・メトロ半蔵門線『神保町駅』徒歩7分
都営新宿線・メトロ千代田線『小川町駅』徒歩7分
メトロ丸ノ内線『淡路町駅』徒歩8分
【JR】
中央線・山手線・京浜東北線『神田駅』徒歩10分
中央線・総武線『御茶ノ水駅』徒歩11分
受 講 料：お1人様受講の場合 45,000円[税別] / 1名
1口でお申込の場合 57,000円[税別] / 1口（3名まで受講可能）
2014年 東京大学 大学院情報理工学系研究科 博士課程 修了
同 年 東京工業大学 助教
2017年 理研革新知能統合研究センター (AIP) 客員研究員
■講師の言葉
社員を増やすかアルバイトで凌ぐかどちらがよいか．ベンチャービジネス売却の最適タイミングはいつか．
顧客にダイレクトメールを送る際の件名はどの候補にするか…．将来に関する選択を迫られるとき，最善と
信じた選択が後悔を産むことは世の常です．本講演では，このような未知の将来に関する最適化であるオ
ンライン最適化について概観します．
まず，後悔の大きさの指標である競合比とリグレットについて紹介し，最適な選択方法とはどのようなもの
であるかについて単純な例を用いて解説します．そして，オンライン最適化の重要なトピックとして，探索と
活用のバランスの取り方と，特定の行動をとる最適なタイミングの見つけ方について解説をいたします．
1-1. オフライン最適化とオンライン最適化
1-2. オンライン最適化の分類
2-1. 競合比の定義
2-2. スキーレンタル問題と最適アルゴリズム
2-3. 確率的方法による改善
3-1. リグレットの定義
3-2. エキスパート統合問題と最適アルゴリズム
3-3. オンライン学習
4-1. 探索と活用のトレードオフ
4-2. 多腕バンディット問題
4-3. 最適腕識別とA/Bテスト
5-1. 秘書問題
5-2. 預言者の不等式
