自己正規化集中不等式という概念は強化学習以外の他の領域へどのように応用できますか？
自己正規化集中不等式は確率論や統計学だけでなく機械学習全般でも広く応用可能です。例えば金融工学ではポートフォリオ管理や投資戦略最適化時に確率変動要因へ対処する手法として利用されています。さらに医学領域では臨床試験データ解析時や生物情報解析時でも有益です。この手法はデータサイエンス全般で使われる汎用的技術であり，異常値（outliers）へロバスト（robust） かつ安定した推定方法 を提供します。