Personaalsus masinõppes on muutnud mitmeid tööstusharusid, sealhulgas soovitussüsteemid, tervishoid ja finantsteenused. Algoritmide kohandamine individuaalsete omaduste järgi on oluliselt suurendanud kasutajakogemust ja efektiivsust. Kuid personaalsete lahenduste rakendamine tervishoiu ja autonoomse sõiduki valdkonnas takistavad toote ohutust ja tõhusust tagavad regulatiivsed heakskiiduprotsessid.
Peamine väljakutse personaalsete masinõppe (ML) meetodite rakendamisel riskantsetes valdkondades pole seotud andmete hankimise või tehnoloogiliste piirangutega, vaid pikkade ja range regulatiivsete ülevaatuste protsessidega. Need protsessid, kuigi vajalikud, tekitavad takistusi personaalsete lahenduste rakendamisel valdkondades, kus vead võivad kaasa tuua rasked tagajärjed.
Selle väljakutse lahendamiseks on Technioni teadlased välja pakkunud uudse raamistiku nimega r-MDP-d (Esinduslikud Markovi otsustamisprotsessid). See raamistik keskendub piiratud hulgale kohandatud poliitikate väljatöötamisele, mis on spetsiaalselt kavandatud konkreetsele kasutajagrupile. Need poliitikad on optimeeritud kogu sotsiaalse heaolu maksimeerimiseks, pakkudes lihtsustatud lähenemist regulatiivsele ülevaatusele, säilitades samas personaaliseerimise olemuse. Vähendades poliitikate arvu, mis vajavad ülevaatamist ja volitamist, leevendavad r-MDP-d pikaste heakskiiduprotsessidega seotud väljakutseid.
r-MDP-de aluseks olev metodoloogia hõlmab kahte sügava tugevdusõppe algoritmi, mis inspireeritud klassikalisest K-means klastri põhimõttest. Need algoritmid lahendavad väljakutse kaheks hõlpsasti hallatavaks alamprobleemiks: poliitikate optimeerimine fikseeritud määratlemiseks ja määratlemiste optimeerimine poliitikatele. Empiiriliste uuringute käigus simuleeritud keskkondades on pakkutud algoritmid tõestanud oma tõhusust tähendusrikka personaliseerimise võimaldamisel piiratud poliitikaeelarve raamides.
Märkimisväärselt on algoritmid skaleeruvad ja tõhusad ning suudavad kohaneda suuremate poliitikaeelarvete ja erinevate keskkondadega. Empiirilised tulemused näitavad nende ületavust olemasolevate baasjoonte suhtes simuleeritud stsenaariumides, nagu ressursside kogumine ja roboti juhtimine, mis viitavad nende potentsiaalile reaalmaailma rakendustes. Lisaks eristub pakutav lähenemine kvalitatiivselt, optimeerides sotsiaalse heaolu kaudu õpitavaid määramisi, eristades seda tavapärastest heuristilistest meetoditest, mis on levinud olemasolevas kirjanduses.
Uurimus personaalsete tugevdatud õppe valdkonnas poliitika eelarvetega piiratud tingimustes tähistab olulist edusammu masinõppe valdkonnas. Tutvustades raamistikku r-MDP ja sellega seotud algoritme, ületab see uurimistöö personaalsete lahenduste rakendamisega seotud lõhe valdkondades, kus turvalisus ja vastavus on äärmiselt olulised. Uurimuse tulemused pakuvad väärtuslikke teadmisi tulevaste uurimistööde ja praktiliste rakenduste jaoks, eriti riskantsetes keskkondades, kus on vaja nii personaliseerimist kui ka regulatiivset ühilduvust. See õrn tasakaal on oluline keerukates valdkondades, mis sõltuvad personaliseeritud otsustamisprotsessidest.
Valdkonna jätkuval arenemisel ei saa selle uurimuse potentsiaalset mõju alahinnata. See juhendab personaalsete lahenduste arendamist, mis pole mitte ainult tõhusad, vaid vastavad ka regulatiivstandarditele. Tulevikus aitavad need arengud kaasa oluliste tööstusharude arengule ja toovad ühiskonnale kaasa positiivseid muutusi.
Personaalsus masinõppe kaudu viitab algoritmide kasutamisele, mis kohanduvad ja kohandavad soovitusi või lahendusi individuaalsete omaduste ja eelistuste põhjal. Seda lähenemist on rakendatud mitmesugustes tööstusharudes, sealhulgas soovitussüsteemides, tervishoius ja finantsteenustes, kasutajakogemuse ja efektiivsuse parandamiseks.
Soovitussüsteem on tüüp personaalse masinõppe rakendusest, mis pakub kasutajatele vastavalt nende eelistustele, käitumisele või varasematele interaktsioonidele asjakohaseid esemeid või sisu.
Personaalseid lahendusi ei saa rakendada kriitilistes valdkondades, nagu tervishoid ja autonoomne sõidukijuhtimine, takistavad regulatiivsed heakskiiduprotsessid. Need protsessid on vajalikud toodete ohutuse ja tõhususe tagamiseks, kuid need võivad luua takistusi ja viivitusi personaalsete lahenduste rakendamisel valdkondades, kus vead võivad kaasa tuua rasked tagajärjed.
Pakutud raamistik nimega r-MDP-d (Esinduslikud Markovi otsustusprotsessid) on välja töötatud, et käsitleda personaalsete lahenduste rakendamise väljakutset riskantsetes valdkondades. See keskendub piiratud hulgale kohandatud poliitikate väljatöötamisele, mis on optimeeritud kogu sotsiaalse heaolu maksimeerimiseks, samal ajal kui see lihtsustab regulatiivse ülevaatuse protsessi. Vähendades poliitikate arvu, mis vajavad ülevaatamist ja volitamist, leevendavad r-MDP-d pikaste heakskiiduprotsessidega seotud väljakutseid.
Raamistik kasutab kahte süva tugevdusõppe algoritmi, mis on inspireeritud K-means klastri põhimõttest. Need algoritmid optimeerivad poliitikaid fikseeritud määratlemiseks ja optimeerivad määratlusi ette antud poliitikatele. Need on näidanud suurepärast skaleeruvust ja tõhusust suuremate poliitikaeelarvete ja erinevate keskkondade kohandamisel olemasolevate baasjoonte ületamiseks simuleeritud stsenaariumides.
Uurimus personaalse tugevdatud õppe valdkonnas poliitika eelarvete raamides ületab personaalsete lahenduste ja regulatiivse ühilduvuse lõhe. See pakub väärtuslikke teadmisi tulevaste uurimistööde ja praktiliste rakenduste jaoks riskantsetes keskkondades, kus on vaja nii personaliseerimist kui ka vastavust regulatiivsetele standarditele.
Lisateave:
– Technion
The source of the article is from the blog guambia.com.uy