Game Theory for Data Science

Idioma: inglés

Editorial: Springer International Publishing Sep 2017, 2017

3031004493 / 9783031004490

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Intelligent systems often depend on data provided by information agents, for example, sensor data or crowdsourced human computation. Providing accurate and relevant data requires costly effort that agents may not always be willing to provide. Thus, it becomes important not only to verify the correctness of data, but also to provide incentives so that agents that provide high-quality data are rewarded while those that do not are discouraged by low rewards.We cover different settings and the assumptions they admit, including sensing, human computation, peer grading, reviews, and predictions. We survey different incentive mechanisms, including proper scoring rules, prediction markets and peer prediction, Bayesian Truth Serum, Peer Truth Serum, Correlated Agreement, and the settings where each of them would be suitable. As an alternative, we also consider reputation mechanisms. We complement the game-theoretic analysis with practical examples of applications in prediction platforms, community sensing, and peer grading. 152 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783031004490

Título
Game Theory for Data Science
Autor
Goran Radanovic
Editorial
Springer International Publishing Sep 2017
Año de publicación
2017
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3031004493
ISBN 13
9783031004490
Peso del artículo
298 gramos
Dimensiones
235x191x9 mm

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