Aprendizaje en subastas repetidas

Título original:

Learning in Repeated Auctions

Contenido del libro:

Las subastas en línea son una de las facetas más fundamentales de la economía moderna e impulsan 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 único artículo a compradores potenciales basándose en cierto conocimiento previo que se suponía que los agentes tenían unos de otros. Sin embargo, en los nuevos mercados, como el de la publicidad en línea, se venden repetidamente artículos similares y los agentes no se conocen entre sí o pueden intentar manipularse mutuamente, lo que invalida esta suposición. La teoría del aprendizaje estadístico proporciona ahora herramientas para complementar esas piezas de información que faltan si se dispone de datos suficientes, ya que los agentes pueden aprender de su entorno para mejorar sus estrategias.

Este libro es una introducción exhaustiva a las técnicas de aprendizaje en subastas repetidas. Abarca 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 anteriores de los licitadores, hasta la demostración de cómo los agentes estratégicos pueden manipular realmente las subastas repetidas en su propio beneficio. Los autores exploran los efectos de distintos escenarios y supuestos, sin perder de vista las 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 aplicarlas en los sistemas de Internet de hoy en día.