Off-Policy Evaluation and Counterfactual Methods in Dynamic Auction Environments

要約

反事実推定器は、オフポリシー評価 (OPE) として知られるプロセスである、ログデータを使用したポリシーの学習と洗練に不可欠です。
OPE を使用すると、研究者はコストのかかる実験を行わずに新しいポリシーを評価できるため、評価プロセスが迅速化されます。
A/B テストなどのオンライン実験手法は効果的ですが、多くの場合時間がかかるため、ポリシーの選択と最適化のプロセスが遅れます。
この研究では、動的オークション環境におけるリソース割り当てのコンテキストにおける OPE メソッドの適用を検討します。
競争上の優位性を獲得するには迅速な意思決定が不可欠な環境の競争の性質を考慮すると、アルゴリズムのパフォーマンスを迅速かつ正確に評価する能力が不可欠です。
A/B テストを実施する前の準備ステップとして反事実推定ツールを利用することで、評価プロセスを合理化し、実験に必要な時間とリソースを削減し、選択したポリシーに対する信頼性を高めることを目指しています。
私たちの調査は、潜在的な資源配分戦略の結果を予測し、そのパフォーマンスを評価し、政策選択におけるより多くの情報に基づいた意思決定を促進するために、これらの推定値を使用する実現可能性と有効性に焦点を当てています。
私たちは、最初の調査の結果に動機付けられて、新しいリソース割り当て戦略とポリシーをシームレスかつ動的に評価するように設計された高度な分析システムを構想しています。

要約(オリジナル)

Counterfactual estimators are critical for learning and refining policies using logged data, a process known as Off-Policy Evaluation (OPE). OPE allows researchers to assess new policies without costly experiments, speeding up the evaluation process. Online experimental methods, such as A/B tests, are effective but often slow, thus delaying the policy selection and optimization process. In this work, we explore the application of OPE methods in the context of resource allocation in dynamic auction environments. Given the competitive nature of environments where rapid decision-making is crucial for gaining a competitive edge, the ability to quickly and accurately assess algorithmic performance is essential. By utilizing counterfactual estimators as a preliminary step before conducting A/B tests, we aim to streamline the evaluation process, reduce the time and resources required for experimentation, and enhance confidence in the chosen policies. Our investigation focuses on the feasibility and effectiveness of using these estimators to predict the outcomes of potential resource allocation strategies, evaluate their performance, and facilitate more informed decision-making in policy selection. Motivated by the outcomes of our initial study, we envision an advanced analytics system designed to seamlessly and dynamically assess new resource allocation strategies and policies.

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