Language
Country/Area
No result found
1933 года по настоящее время: как выборка Томпсона повлияла на современное машинное обучение
Метод выборки Томпсона, названный в честь Уильяма Р. Томпсона, также известен как решение дилеммы жадного принятия решений и был впервые предложен в 1933 году. Как метод онлайн-обучения и принятия решений, он направлен на решение дилеммы «исследование-эксплуатация» в задаче многопользовательской азартной игры. Этот подход играет все более важную роль в современном машинном обучении, больших данных и автоматизированном принятии решений.
Основные концепции выборки Томпсона
Основа выборки Томпсона — выбор действий на основе случайно выбранных убеждений таким образом, чтобы выбранные действия максимизировали ожидаемое вознаграждение. В частности, на каждом ходу игрокам предоставляется контекст, они выбирают действие и впоследствии получают вознаграждение в зависимости от результата этого действия. Целью этого процесса является максимизация совокупного вознаграждения.
Преимущество выборки Томпсона заключается в том, что она использует апостериорное распределение для выражения уверенности в различных действиях, тем самым находя баланс между исследованием новых действий и использованием известных действий.Историческая справка
С тех пор как метод выборки Томпсона был впервые предложен в 1933 году, он был заново открыт несколькими независимыми исследовательскими группами. В 1997 году впервые было доказано свойство сходимости «задачи многорукого азартного матча». Впоследствии, в 2000 году, было предложено применение выборки Томпсона в процессах принятия решений Маркова, и последующие исследования показали, что она обладает характеристиками быстрой самокоррекции. В 2011 году он опубликовал результаты асимптотической сходимости для контекстных бандитов, продемонстрировав потенциальное применение выборки Томпсона в различных задачах онлайн-обучения. Как выборка Томпсона влияет на современное машинное обучение
Выборка Томпсона находит применение в современном машинном обучении: от A/B-тестирования в веб-дизайне до оптимизации интернет-рекламы и ускорения обучения в децентрализованном принятии решений. Метод отбора проб Томпсона особенно хорошо подходит для использования в изменяющихся условиях, поскольку он эффективно сочетает в себе потребности разведки и эксплуатации. Например, в рекламе компании все чаще прибегают к выборке Томпсона, чтобы гарантировать выбор лучших рекламных объявлений.
Поскольку объем данных растет, а требования меняются, гибкость и эффективность выборки Томпсона делают ее незаменимой в системах онлайн-обучения и принятия решений.
Связь с другими стратегиями
Вероятностное соответствие
Сопоставление вероятностей — это стратегия принятия решений, которая делает прогнозы на основе базовых ставок классов. В этой стратегии прогнозы модели для положительных и отрицательных примеров соответствуют их пропорциям в обучающем наборе. Выборку Томпсона можно также рассматривать как некоторое расширение метода сопоставления вероятностей, поскольку она учитывает ожидаемые выгоды от различных выборов.
Байесовское правило контроля
Байесовские правила управления представляют собой дальнейшее обобщение выборки Томпсона, позволяющее выбирать действия в различных динамических средах. Этот подход делает акцент на приобретении причинно-следственной структуры в процессе обучения, помогая агенту найти наилучший путь принятия решений в поведенческом пространстве.
Алгоритм верхней доверительной границы (UCB)
Алгоритмы выборки Томпсона и верхней доверительной границы имеют схожие основные свойства, оба они, как правило, больше внимания уделяют действиям, которые потенциально оптимальны. Эта функция позволяет выводить теоретические результаты двух методов друг из друга, формируя тем самым более полный анализ сожалений.
Перспективы на будущее
Эволюция метода выборки Томпсона продолжается по мере развития технологий искусственного интеллекта. В будущем эта стратегия может быть интегрирована с другими технологиями, такими как глубокое обучение, для дальнейшего улучшения возможностей принятия решений интеллектуальными системами. Кроме того, с развитием вычислительных ресурсов и расширением реальных сценариев применения конкретная практика выборки Томпсона будет продолжать развиваться.
Выборка Томпсона, несомненно, является важным мостом между исследовательским поведением и оптимальным принятием решений. Так с какими же проблемами и возможностями мы столкнемся в будущем машинного обучения?
