본 논문은 함수 근사를 사용하는 상황적 밴딧 문제에 대한 후회 없는 알고리즘을 연구합니다. 기존의 낙관적 최소 제곱법 기반 알고리즘은 시간 지평선의 제곱근에 비례하는 후회 상한을 가지지만, 본 논문에서는 보상 측정 노이즈의 분산이 알려지지 않은 상황에서 시간 지평선의 제곱근이 아닌 측정 분산의 합의 제곱근에 비례하는 후회 상한을 만족하는 알고리즘을 최초로 제시합니다. 이는 상황적 선형 문제에서 2차 상한을 도출하는 기존 기법을 일반화한 것입니다.
