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esde 1933 hasta hoy: ¿Cómo ha influido el muestreo de Thompson en el aprendizaje automático moderno
Conceptos básicos del muestreo de Thompson
El núcleo del muestreo de Thompson es seleccionar acciones basadas en creencias muestreadas aleatoriamente para que las acciones seleccionadas maximicen la recompensa esperada. Específicamente, en cada turno, los jugadores reciben un contexto, eligen una acción y posteriormente son recompensados en función del resultado de esa acción. El propósito de este proceso es maximizar las recompensas acumuladas.
La ventaja del muestreo de Thompson es que utiliza la distribución posterior para expresar la confianza en diferentes acciones, encontrando así un equilibrio entre explorar nuevas acciones y explotar acciones conocidas.Antecedentes históricos Desde que se propuso por primera vez el muestreo de Thompson en 1933, varios equipos de investigación independientes lo han redescubierto. En 1997 se demostró por primera vez la propiedad de convergencia del "problema del juego de múltiples brazos". Posteriormente, en el año 2000 se propuso la aplicación del muestreo de Thompson en los procesos de decisión de Markov, y estudios posteriores encontraron que tiene características de autocorrección rápida. En 2011, publicó los resultados de convergencia asintótica para bandidos contextuales, demostrando la aplicación potencial del muestreo de Thompson en varios problemas de aprendizaje en línea. Cómo influye el muestreo de Thompson en el aprendizaje automático moderno
El muestreo de Thompson tiene aplicaciones en el aprendizaje automático moderno, desde las pruebas A/B en el diseño de sitios web hasta la optimización de la publicidad en línea y la aceleración del aprendizaje en la toma de decisiones descentralizada. El muestreo de Thompson es particularmente adecuado para su uso en entornos cambiantes porque equilibra eficazmente las necesidades de exploración y explotación. Por ejemplo, en publicidad, las empresas recurren cada vez más al muestreo de Thompson para garantizar la selección de los mejores anuncios.
A medida que los datos proliferan y los requisitos cambian, la flexibilidad y la eficiencia del muestreo de Thompson lo hacen indispensable en los sistemas de aprendizaje y toma de decisiones en línea.
Relación con otras estrategias
Coincidencia de probabilidad
La coincidencia de probabilidad es una estrategia de decisión que realiza predicciones basadas en tasas base de clase. En esta estrategia, las predicciones del modelo para ejemplos positivos y negativos coinciden con sus proporciones en el conjunto de entrenamiento. El muestreo de Thompson también puede verse como una extensión del emparejamiento de probabilidad hasta cierto punto, ya que tiene en cuenta las recompensas esperadas de diferentes elecciones. Reglas de control bayesianoLas reglas de control bayesianas son una generalización adicional del muestreo de Thompson que permiten la selección de acciones en una variedad de entornos dinámicos. Este enfoque enfatiza la adquisición de la estructura causal durante el proceso de aprendizaje, ayudando al agente a encontrar el mejor camino de decisión en el espacio de comportamiento.
Algoritmo de límite de confianza superior (UCB) Los algoritmos de muestreo de Thompson y de límite de confianza superior tienen propiedades básicas similares; ambos tienden a brindar más exploración a acciones que son potencialmente óptimas. Esta característica permite que los resultados teóricos de ambos se deriven entre sí, formando así un análisis de arrepentimiento más completo.Perspectivas de futuro
La evolución del muestreo de Thompson continúa a medida que avanza la tecnología de IA. En el futuro, esta estrategia podrá integrarse con otras tecnologías como el aprendizaje profundo para mejorar aún más las capacidades de toma de decisiones de los sistemas inteligentes. Además, con la mejora de los recursos informáticos y la diversificación de los escenarios de aplicación reales, la práctica específica del muestreo de Thompson seguirá evolucionando.
El muestreo de Thompson es, sin duda, un puente importante entre el comportamiento exploratorio y la toma de decisiones óptima. ¿A qué desafíos y oportunidades nos enfrentaremos en el futuro del aprendizaje automático?
