AIが解く世界の難問 · 計算機科学の理論 · arXiv · 2026-10-26
文脈に応じた意思決定：予測型か生成型か
原題: Contextual Decision Making: Predictive or Generative
観測された共変量を用いて不確実性下の意思決定を行う際、条件付き期待値を学習する予測後最適化（PtO）と、条件付きの不確実性を学習して生成したシナリオで最適化する生成後最適化（GtO）のどちらが適するかを検討する。学習目標の違いが統計的精度と最適化の扱いやすさにどう影響するかを調べ、後悔の上界から、滑らかさの違いがGtOの次元の負担を相殺しうることを示す。一方で、非負重みのPtO手法では滑らかさを増しても得られる利得に下限があり、符号付き重みを許す柔軟な手法は凸性を保つ保証を失うとしている。合成データと実際の事例研究の実験により、データ量や問題構造によって両者の優劣が変わることを示し、特定の手法が常に優れるわけではないと結論づけている。