Uczenie się w powtarzanych aukcjach

Oryginalny tytuł:

Learning in Repeated Auctions

Zawartość książki:

Aukcje internetowe są jednym z najbardziej fundamentalnych aspektów współczesnej gospodarki i napędzają branżę generującą setki miliardów dolarów przychodów rocznie. Teoria aukcji internetowych historycznie koncentrowała się na kwestii zaprojektowania najlepszego sposobu sprzedaży pojedynczego przedmiotu potencjalnym nabywcom, opierając się na pewnej wcześniejszej wiedzy, jaką agenci mieli o sobie nawzajem. Jednak na nowych rynkach, takich jak reklama internetowa, podobne przedmioty są sprzedawane wielokrotnie, a agenci nie są świadomi siebie nawzajem lub mogą próbować manipulować sobą nawzajem, co czyni to założenie nieważnym. Statystyczna teoria uczenia się zapewnia obecnie narzędzia do uzupełniania tych brakujących informacji przy wystarczającej ilości danych, ponieważ agenci mogą uczyć się na podstawie swojego środowiska, aby ulepszać swoje strategie.

Książka ta stanowi kompleksowe wprowadzenie do technik uczenia się w powtarzających się aukcjach. Obejmuje wszystko, od tradycyjnego ekonomicznego badania optymalnych aukcji jednorazowych, poprzez uczenie się optymalnych mechanizmów na podstawie zbioru danych o przeszłych wartościach oferentów, po pokazanie, w jaki sposób strategiczni agenci mogą faktycznie manipulować powtarzającymi się aukcjami dla własnej korzyści. Autorzy badają skutki różnych scenariuszy i założeń, pozostając przy tym ugruntowanymi w rzeczywistych zastosowaniach. Wiele z opisanych pomysłów i algorytmów jest wykorzystywanych na co dzień do napędzania gospodarki internetowej.

Książka ta zapewnia studentom, badaczom i praktykom dogłębne zrozumienie teorii aukcji internetowych i podaje praktyczne przykłady implementacji we współczesnych systemach internetowych.