Decision-Focused Learning: 예측과 최적화를 함께
TL;DR
예측 정확도(MSE)를 최적화하는 것과 좋은 의사결정을 내리는 것은 다르다. Decision-Focused Learning은 예측이 만들어낸 결정의 실제 비용을 직접 손실로 학습하며, 포트폴리오 최적화에서는 샤프비율 그래디언트가 공분산으로 재가중된 MSE 형태를 띤다.
핵심 용어 미니 사전
- Predict-then-Optimize
- 예측과 최적화를 분리해서 순차적으로 수행하는 기존 파이프라인. 예측 정확도만 최적화한다.
- 후회 (Regret)
- 예측값으로 내린 결정과, 참값을 알았을 때의 최선의 결정 사이에 실제로 벌어지는 성과 차이.
- KKT 조건
- 제약이 있는 최적화 문제의 최적해가 만족해야 하는 1차 필요조건. 최적해를 입력에 대해 미분할 때 사용된다.
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