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al 1933 a oggi: in che modo il campionamento di Thompson ha influenzato l'apprendimento automatico moderno
Il campionamento Thompson, che prende il nome da William R. Thompson, è noto anche come la soluzione al dilemma della decisione avida e fu proposto per la prima volta nel 1933. In quanto metodo di apprendimento e di processo decisionale online, mira a risolvere il dilemma esplorazione-sfruttamento nel problema del gioco d'azzardo multi-braccio. Questo approccio gioca un ruolo sempre più importante nell'attuale apprendimento automatico, nei big data e nei processi decisionali automatizzati.
Concetti di base del campionamento Thompson
Il fulcro del campionamento di Thompson è la selezione di azioni basate su convinzioni campionate casualmente, in modo che le azioni selezionate massimizzino la ricompensa attesa. Nello specifico, a ogni turno, ai giocatori viene fornito un contesto, scelgono un'azione e vengono successivamente ricompensati in base all'esito di tale azione. Lo scopo di questo processo è massimizzare le ricompense cumulative.
Il vantaggio del campionamento di Thompson è che utilizza la distribuzione a posteriori per esprimere la fiducia in diverse azioni, trovando così un equilibrio tra l'esplorazione di nuove azioni e lo sfruttamento di azioni note.Contesto storico
Da quando il campionamento Thompson fu proposto per la prima volta nel 1933, è stato riscoperto da diversi team di ricerca indipendenti. Nel 1997 è stata dimostrata per la prima volta la proprietà di convergenza del "problema del gioco d'azzardo multi-braccio". Successivamente, nel 2000, è stata proposta l'applicazione del campionamento di Thompson nei processi decisionali di Markov e studi successivi hanno rilevato che presenta le caratteristiche di una rapida autocorrezione. Nel 2011 ha pubblicato i risultati della convergenza asintotica per i banditi contestuali, dimostrando la potenziale applicazione del campionamento di Thompson in vari problemi di apprendimento online.
Come il campionamento Thompson influenza l'apprendimento automatico modernoIl campionamento di Thompson trova applicazione nell'apprendimento automatico moderno, dai test A/B nella progettazione di siti web all'ottimizzazione della pubblicità online, fino all'accelerazione dell'apprendimento nei processi decisionali decentralizzati. Il campionamento Thompson è particolarmente adatto all'uso in ambienti mutevoli perché bilancia efficacemente le esigenze di esplorazione e sfruttamento. Ad esempio, nella pubblicità, le aziende si affidano sempre più al campionamento Thompson per garantire la selezione degli annunci migliori.
Con la proliferazione dei dati e il cambiamento dei requisiti, la flessibilità e l'efficienza del campionamento Thompson lo rendono indispensabile nei sistemi di apprendimento online e nei sistemi decisionali.
Relazione con altre strategie
Corrispondenza di probabilità
Il probability matching è una strategia decisionale che effettua previsioni basate sui tassi di base della classe. In questa strategia, le previsioni del modello per gli esempi positivi e negativi corrispondono alle loro proporzioni nel set di addestramento. Il campionamento di Thompson può anche essere visto in una certa misura come un'estensione del matching di probabilità, poiché tiene conto delle ricompense attese di scelte diverse.
Regola di controllo bayesiana
Le regole di controllo bayesiane sono un'ulteriore generalizzazione del campionamento di Thompson che consente la selezione dell'azione in una varietà di ambienti dinamici. Questo approccio enfatizza l'acquisizione della struttura causale durante il processo di apprendimento, aiutando l'agente a trovare il miglior percorso decisionale nello spazio comportamentale.
Algoritmo del limite superiore di confidenza (UCB)
Gli algoritmi di campionamento Thompson e di limite superiore di confidenza hanno proprietà di base simili: entrambi tendono a dare maggiore esplorazione alle azioni potenzialmente ottimali. Questa caratteristica consente di ricavare i risultati teorici dei due metodi l'uno dall'altro, formando così un'analisi del rimpianto più completa.
Prospettive future
L'evoluzione del campionamento Thompson continua con il progresso della tecnologia dell'intelligenza artificiale. In futuro questa strategia potrebbe essere integrata con altre tecnologie, come il deep learning, per migliorare ulteriormente le capacità decisionali dei sistemi intelligenti. Inoltre, con il potenziamento delle risorse informatiche e la diversificazione degli scenari applicativi effettivi, la pratica specifica del campionamento Thompson continuerà a evolversi.
Il campionamento Thompson è senza dubbio un importante ponte tra il comportamento esplorativo e il processo decisionale ottimale. Quindi quali sfide e opportunità dovremo affrontare nel futuro dell'apprendimento automatico?
