题目：Statistical Inference in Reinforcement Learning

报告人:Chengchun Shi  （ London School of Eco- nomics and Political Science）

摘要：Reinforcement learning (RL) is concerned with how intelligence agents take actions in a given environment to maximize the cumulative reward they receive. In healthcare, applying RL algorithms could assist patients in improving their health status. In ride-sharing platforms, applying RL algorithms could increase drivers' income and customer satisfaction. RL has been arguably one of the most vibrant research frontiers in machine learning over the last few years. Nevertheless, statistics as a field, as opposed to computer science, has only recently begun to engage with reinforcement learning both in depth and in breadth. In this talk, I will discuss some of my recent work on developing statistical inferential tools for reinforcement learning, with applications to mobile health and ride-sharing companies. The talk will cover several different papers published in highly-ranked statistical journals (JASA & JRSS-B) and top machine learning conferences (ICML & NeurIPS).

报告人简介：Chengchun Shi is an Associate Professor at London School of

 Eco- nomics and Political Science. He is serving as the associate editors of JRSSB,JASA

 (T & M) and Journal of Nonparametric Statistics. His research focuses on developing 

statistical learning methods in rein- forcement learning, with applications to healthcare, 

ridesharing, video-sharing and neuroimaging. He was the recipient of the Royal Statistical Society Research Prize in 2021 and IMS Tweedie Award in 2024.

报告时间：2024年5月20日16：00-17：00 

报告地点：教二楼727

联系人：胡涛