Aprendizaje en subastas repetidas

Las subastas en línea son una de las facetas más fundamentales de la economía moderna y sustentan una industria que genera cientos de miles de millones de dólares al año en ingresos. La teoría de las subastas en línea se ha centrado históricamente en la cuestión de diseñar la mejor manera de vender un solo artículo a compradores potenciales basándose en el conocimiento previo que se suponía que los agentes tenían entre sí. Sin embargo, en mercados nuevos, como la publicidad en línea, se venden artículos similares repetidamente, y los agentes no se conocen entre sí o podrían intentar manipularse mutuamente, lo que invalida la suposición. La teoría del aprendizaje estadístico ahora proporciona herramientas para complementar esas piezas de información faltantes con suficientes datos, ya que los agentes pueden aprender de su entorno para mejorar sus estrategias. Este libro es una introducción completa a las técnicas de aprendizaje en subastas repetidas. Cubre todo, desde el estudio económico tradicional de las subastas óptimas de una sola vez, pasando por el aprendizaje de mecanismos óptimos a partir de un conjunto de datos de valores pasados de los postores, hasta mostrar cómo los agentes estratégicos pueden manipular las subastas repetidas en su propio beneficio. Los autores exploran los efectos de diferentes escenarios y suposiciones a lo largo del texto, sin dejar de basarse en aplicaciones del mundo real. Muchas de las ideas y algoritmos descritos se utilizan a diario para impulsar la economía de Internet. Este libro proporciona a estudiantes, investigadores y profesionales una comprensión profunda de la teoría de las subastas en línea y ofrece ejemplos prácticos de cómo implementarlas en los sistemas de Internet modernos.

Autor: Thomas Nedelec, Clément Calauzènes, Noureddine El Karoui
Editorial: Now Publishers
Publicado: 14/02/2022
Páginas: 170
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.54lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 0.36d
ISBN13: 9781680839388
ISBN10: 1680839381
Categorías BISAC:
- Informática | Ciencia de Datos | Aprendizaje Automático
- Informática | Teoría de Máquinas