0. 참고자료

 Algorithmic Game Theory에서의 방법론들을 Machine Learning에 적용하려고 하는 시도들은 예전부터 있어왔지만, Federated Learning의 경우 불특정 다수의 client가 참여한다는 특징 덕분에 이러한 접근이 더욱더 매력적인 선택지가 되었습니다. 저 역시 FL을 cooperative games의 일종으로 보고 있으며, 관련 연구를 수행하기 위하여 Game Theory 쪽의 배경지식을 쌓는 중입니다. (Last Update: 20230124)

 

1. 강의 자료

 

- UdeM Gauthier Gidel 교수님 강의 자료

(https://gauthiergidel.github.io/courses/game_theory_ML_2021.html)

 Game Theory의 관점에서 GAN 혹은 RL을 공부하시는 분들에게 도움이 될 법한 자료입니다.

 

- KAIST 이융 교수님 강의 자료

(https://yung-web.github.io/home/courses/gametheory.html)

 Game Theory의 background가 필요한 분들에게 도움이 될 만한 자료입니다.

 

- CMU Fei Fang 교수님 강의 자료

(https://feifang.info/advanced-topics-in-machine-learning-and-game-theory-fall-2021/)

 Game Theory와 ML의 접점부를 다루는 수업 자료입니다. 특히 multi agent system에 중점을 두고 있습니다.

 

 

 

 이외에도 잘 정리된 survey paper 혹은 교재 등이 있다면, 댓글 등을 통해 알려주시면 감사하겠습니다.