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e 1933 à aujourd’hui : comment l’échantillonnage de Thompson a-t-il influencé l’apprentissage automatique moderne
L'échantillonnage de Thompson, nommé d'après William R. Thompson, est également connu comme la solution au dilemme de décision gourmande et a été proposé pour la première fois en 1933. En tant que méthode d’apprentissage et de prise de décision en ligne, elle vise à résoudre le dilemme exploration-exploitation dans le problème du jeu à plusieurs bras. Cette approche joue un rôle de plus en plus important dans l’apprentissage automatique, le big data et la prise de décision automatisée d’aujourd’hui.
Concepts de base de l'échantillonnage de Thompson
Le cœur de l’échantillonnage de Thompson est de sélectionner des actions en fonction de croyances échantillonnées de manière aléatoire afin que les actions sélectionnées maximisent la récompense attendue. Plus précisément, à chaque tour, les joueurs reçoivent un contexte, choisissent une action et sont ensuite récompensés en fonction du résultat de cette action. Le but de ce processus est de maximiser les récompenses cumulatives.
L’avantage de l’échantillonnage de Thompson est qu’il utilise la distribution postérieure pour exprimer la confiance dans différentes actions, trouvant ainsi un équilibre entre l’exploration de nouvelles actions et l’exploitation d’actions connues.Contexte historique
Depuis que l’échantillonnage de Thompson a été proposé pour la première fois en 1933, il a été redécouvert par plusieurs équipes de recherche indépendantes. En 1997, la propriété de convergence du « problème de jeu à plusieurs bras » a été prouvée pour la première fois. Par la suite, l’application de l’échantillonnage de Thompson aux processus de décision de Markov a été proposée en 2000, et des études ultérieures ont montré qu’il présente les caractéristiques d’une autocorrection rapide. En 2011, il a publié les résultats de convergence asymptotique pour les bandits contextuels, démontrant l'application potentielle de l'échantillonnage de Thompson dans divers problèmes d'apprentissage en ligne.
Comment l'échantillonnage de Thompson influence l'apprentissage automatique moderneL'échantillonnage de Thompson a des applications dans l'apprentissage automatique moderne, allant des tests A/B dans la conception de sites Web à l'optimisation de la publicité en ligne en passant par l'accélération de l'apprentissage dans la prise de décision décentralisée. L’échantillonnage de Thompson est particulièrement bien adapté à une utilisation dans des environnements changeants, car il équilibre efficacement les besoins d’exploration et d’exploitation. Par exemple, dans le domaine de la publicité, les entreprises s’appuient de plus en plus sur l’échantillonnage de Thompson pour garantir la sélection des meilleures publicités.
Alors que les données prolifèrent et que les exigences changent, la flexibilité et l'efficacité de l'échantillonnage de Thompson le rendent indispensable dans les systèmes d'apprentissage et de prise de décision en ligne.
Relation avec d'autres stratégies
Correspondance de probabilité
La correspondance de probabilité est une stratégie de décision qui fait des prédictions basées sur les taux de base de classe. Dans cette stratégie, les prédictions du modèle pour les exemples positifs et négatifs correspondent à leurs proportions dans l’ensemble d’entraînement. L’échantillonnage de Thompson peut également être considéré comme une extension de la correspondance probabiliste dans une certaine mesure, car il prend en compte les récompenses attendues de différents choix.
Règles de contrôle bayésiennes
Les règles de contrôle bayésiennes sont une généralisation supplémentaire de l'échantillonnage de Thompson qui permet la sélection d'actions dans une variété d'environnements dynamiques. Cette approche met l’accent sur l’acquisition de la structure causale au cours du processus d’apprentissage, aidant l’agent à trouver le meilleur chemin de décision dans l’espace comportemental.
Algorithme de limite supérieure de confiance (UCB)
L'échantillonnage de Thompson et les algorithmes de limite de confiance supérieure ont des propriétés de base similaires, tous deux ont tendance à donner plus d'exploration aux actions potentiellement optimales. Cette fonctionnalité permet de déduire les résultats théoriques des deux, formant ainsi une analyse des regrets plus complète.
Perspectives d'avenir
L’évolution de l’échantillonnage de Thompson se poursuit à mesure que la technologie de l’IA progresse. À l’avenir, cette stratégie pourrait être intégrée à d’autres technologies telles que l’apprentissage profond pour améliorer encore les capacités de prise de décision des systèmes intelligents. De plus, avec l’amélioration des ressources informatiques et la diversification des scénarios d’application réels, la pratique spécifique de l’échantillonnage de Thompson continuera d’évoluer.
L'échantillonnage de Thompson est sans aucun doute un pont important entre le comportement exploratoire et la prise de décision optimale. Alors, à quels défis et opportunités serons-nous confrontés dans le futur de l'apprentissage automatique ?
