Language
Country/Area
No result found
ن عام 1933 إلى اليوم: كيف أثرت عينات تومسون على التعلم الآلي الحديث
تُعرف طريقة أخذ العينات تومسون، والتي سُميت على اسم ويليام ر. تومسون، أيضًا بأنها الحل لمعضلة القرار الجشع وتم اقتراحها لأول مرة في عام 1933. باعتبارها طريقة للتعلم واتخاذ القرار عبر الإنترنت، فإنها تهدف إلى حل معضلة الاستكشاف والاستغلال في مشكلة المقامرة متعددة الأذرع. يلعب هذا النهج دورًا متزايد الأهمية في التعلم الآلي والبيانات الضخمة واتخاذ القرارات الآلية اليوم.
المفاهيم الأساسية لعينات تومسون
يتمثل جوهر أخذ العينات من قبل تومسون في اختيار الإجراءات بناءً على المعتقدات المأخوذة من عينات عشوائية بحيث تعمل الإجراءات المختارة على تعظيم المكافأة المتوقعة. على وجه التحديد، في كل دور، يتم منح اللاعبين سياقًا، واختيار إجراء، ثم يتم مكافأتهم لاحقًا بناءً على نتيجة هذا الإجراء. الهدف من هذه العملية هو تعظيم المكافآت التراكمية.
تتمثل ميزة أخذ العينات تومسون في أنها تستخدم التوزيع الخلفي للتعبير عن الثقة في الإجراءات المختلفة، وبالتالي إيجاد التوازن بين استكشاف الإجراءات الجديدة واستغلال الإجراءات المعروفة.الخلفية التاريخية
منذ أن تم اقتراح أخذ العينات بطريقة تومسون لأول مرة في عام 1933، تم إعادة اكتشافها من قبل العديد من فرق البحث المستقلة. في عام 1997، تم إثبات خاصية التقارب لمشكلة المقامرة متعددة الأذرع لأول مرة. وفي وقت لاحق، تم اقتراح تطبيق عينات تومسون في عمليات اتخاذ القرار ماركوف في عام 2000، ووجدت الدراسات اللاحقة أنها تتمتع بخصائص التصحيح الذاتي السريع. في عام 2011، نشر نتائج التقارب المقارب للقطاع السياقي، موضحًا التطبيق المحتمل لعينات تومسون في مشاكل التعلم عبر الإنترنت المختلفة.
كيف تؤثر عملية أخذ العينات من طومسون على التعلم الآلي الحديثتستخدم عينات تومسون في تطبيقات التعلم الآلي الحديث، بدءًا من اختبار A/B في تصميم مواقع الويب إلى تحسين الإعلان عبر الإنترنت إلى تسريع التعلم في عملية اتخاذ القرار اللامركزي. تعتبر عينات تومسون مناسبة بشكل خاص للاستخدام في البيئات المتغيرة لأنها توازن بشكل فعال بين احتياجات الاستكشاف والاستغلال. على سبيل المثال، في مجال الإعلان، تعتمد الشركات بشكل متزايد على عينات تومسون لضمان اختيار أفضل الإعلانات.
مع انتشار البيانات وتغير المتطلبات، فإن مرونة وكفاءة أخذ العينات من طومسون تجعلها لا غنى عنها في أنظمة التعلم واتخاذ القرار عبر الإنترنت.
العلاقة مع الاستراتيجيات الأخرى
مطابقة الاحتمالات
مطابقة الاحتمالات هي استراتيجية قرار تقوم على إجراء تنبؤات بناءً على معدلات القاعدة الطبقية. في هذه الاستراتيجية، تتطابق توقعات النموذج للأمثلة الإيجابية والسلبية مع نسبها في مجموعة التدريب. يمكن أيضًا اعتبار أخذ العينات من خلال طريقة تومسون بمثابة امتداد لمطابقة الاحتمالات إلى حد ما، حيث إنها تأخذ في الاعتبار المكافآت المتوقعة للاختيارات المختلفة.
قواعد التحكم البايزية
تعد قواعد التحكم البايزية تعميمًا إضافيًا لعينات تومسون التي تسمح باختيار الفعل في مجموعة متنوعة من البيئات الديناميكية. يؤكد هذا النهج على اكتساب البنية السببية أثناء عملية التعلم، مما يساعد العميل في العثور على أفضل مسار قرار في مساحة السلوك.
خوارزمية الحد الأقصى للثقة (UCB)
تتمتع خوارزميات أخذ العينات تومسون وحدود الثقة العليا بخصائص أساسية مماثلة، حيث يميل كلاهما إلى توفير المزيد من الاستكشاف للإجراءات التي قد تكون مثالية. تسمح هذه الميزة باستخلاص النتائج النظرية لكلاهما من بعضها البعض، وبالتالي تشكيل تحليل أكثر شمولاً للندم.
النظرة المستقبلية
يستمر تطور أخذ العينات تومسون مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. وفي المستقبل، قد يتم دمج هذه الاستراتيجية مع تقنيات أخرى مثل التعلم العميق لتحسين قدرات اتخاذ القرار في الأنظمة الذكية بشكل أكبر. وعلاوة على ذلك، ومع تعزيز موارد الحوسبة وتنويع سيناريوهات التطبيق الفعلية، فإن الممارسة المحددة لعينات تومسون سوف تستمر في التطور.
لا شك أن أخذ العينات بطريقة تومسون يشكل جسرًا مهمًا بين السلوك الاستكشافي واتخاذ القرار الأمثل. فما هي التحديات والفرص التي سنواجهها في مستقبل التعلم الآلي؟
