Model Selection in an Information Economy: Choosing what to Learn
Notice bibliographique
Résumé
As online markets for the exchange of goods and services become more common, the study of markets composed at least in part of autonomous agents has taken on increasing importance. In contrast to traditional completeinformation economic scenarios, agents that are operating in an electronic marketplace often do so under considerable uncertainty. In order to reduce their uncertainty, these agents must learn about the world around them. When an agent producer is engaged in a learning task in which data collection is costly, such as learning the preferences of a consumer population, it is faced with a classic decision problem: when to explore and when to exploit. If the agent has a limited number of chances to experiment, it must explicitly consider the cost of learning (in terms of foregone profit) against the value of the information acquired. Information goods add an additional dimension to this problem; due to their flexibility, they can be bundled and priced according to a number of different price schedules. An optimizing producer should consider the profit each price schedule can extract, as well as the difficulty of learning of this schedule. In this paper, we demonstrate the tradeoff between complexity and profitability for a number of common price schedules. We begin with a one-shot decision as to which schedule to learn. Schedules with moderate complexity are preferred in the short and medium term, as they are learned quickly, yet extract a significant fraction of the available
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».