Vi föreslår en ny inlärningsmodell online för lärande med preferensåterkoppling. Modellen är särskilt lämplig för applikationer som webbsökning och rekommendationssystem, där preferensdata är lätt tillgänglig från implicita användarfeedback (t.ex. Klickar). I synnerhet vid varje steg ett potentiellt strukturerat objekt (t.ex. en rankning) presenteras för användaren som svar på ett sammanhang (t.ex. fråga), förse honom eller henne med någon oobserverad mängd nytta. Som återkoppling får algoritmen ett förbättrat objekt som skulle ha gett högre nytta. Vi föreslår en inlärningsalgoritm med bevisbara ångergränser för denna online inlärning inställning och visa sin effektivitet på en webbsökning ansökan. Den nya inlärningsmodellen gäller också många andra interaktiva inlärningsproblem och medger flera intressanta förlängningar.
Referensreferensreferens, föreslog en modell för online-inlärning som är särskilt lämplig för användarens feedback.
Online Learning with Preference Feedback
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}