Individualizacija per mašininį mokymąsi revoliucionizavo įvairias pramonės šakas, įskaitant rekomendacinius sistemus, sveikatos priežiūrą ir finansines paslaugas. Priderinant algoritmus prie individų unikalių savybių, naudotojo patirtis ir efektyvumas ženkliai pagerėjo. Tačiau individualizuotų sprendimų diegimas kritinėse srityse, tokiose kaip sveikatos priežiūra ir autonomus vairavimas, stabdo reguliavimo patvirtinimo procesai, kurie užtikrina produkto saugumą ir efektyvumą.
Pagrindinė problema, susijusi su individualizuotų mašininio mokymosi (MM) metodų įdiegimu į aukso vertės sritis, nesusijusi su duomenų kaupimu arba technologinėmis ribotybėmis, bet ilgais ir griežtais reguliavimo peržiūros procesais. Šie procesai, nors ir būtini, slopina individualizuotų sprendimų diegimą sektoriuose, kur klaidos gali turėti rimtų padarinių.
Siekdama spręsti šią problemą, Technion tyrėjai pasiūlė naują rėmų rinkinio pavadinimu r-MDPs (Atstovaujantys Markovo sprendimo procesai) pagrindu paremtą metodiką. Šio rėmo tikslas yra sukurti ribotą konkrečiai naudotojų grupei pritaikytą rinkinį priderintų strategijų. Šios strategijos yra optimizuotos siekiant maksimizuoti bendrą socialinę gerovę, teikiant supaprastintą požiūrį į reguliavimo peržiūros procesą, tuo pačiu išlaikant individualizacijos esmę. Sumažindami peržiūrimų ir leidžiamų strategijų skaičių, r-MDPs mažina sunkumus, kylančius dėl ilgų patvirtinimo procesų.
r-MDPs metodikos pagrindu veikiančios dvi gilios sustiprinto mokymosi algoritmos yra įkvėptos klasikinėms K-means klasterizavimo principų. Šie algoritmai įveikia iššūkį, išskaidydami jį į dvi tvarkomus potikrokius problemas: optimizuojant strategijas fiksuotoms priskyrimo reikšmėms ir optimizuojant priskyrimus nustatytoms strategijoms. Per eksperimentinius tyrimus sklaidytose aplinkose pasiūlyti algoritmai parodė savo veiksmingumą, kuriant prasmės turinčią individualizaciją, esant ribotam strategijų biudžetui.
Reikšminga tai, kad algoritmai pasižymi skalėjimu ir efektyvumu, sėkmingai prisitaikydami prie didesnių strategijų biudžetų ir įvairių aplinkų. Empiriniai rezultatai rodo jų pranasumą prieš esamus pagrindus simuliuotose scenarijose, tokiuose kaip išteklių rinkimas ir robotų valdymas, nurodydami jų potencialą realiųjų taikymo variantų srityje. Be to, pasiūlytas požiūris išsiskiria kokybiškai, tiesiogiai optimizuojant socialinę gerovę per išmoktas užduotis, atkreipdamas dėmesį nuo heuristikų būdų, dažnai esančių esančioje literatūroje.
Studija, skirta individualizuotam sustiprinto mokymosi tyrimui, remiantis strategijų biudžeto apribojimais, atspindi pastarųjų metų pažangą mašininio mokymosi srityje. Įtraukiant r-MDP rėmą ir atitinkamus algoritmus, šis tyrimas tilps tarp individualizuotų sprendimų diegimo ir reguliavimo atitikties aukso vertės srityse. Gauti rezultatai suteikia vertingų žinių būsimiems tyrimams ir praktiniams taikymams, ypač aukso vertės aplinkose, kur reikalingas indiviudalizavimas ir reguliavimo atitikties laikymasis. Šis subtilus balansas yra esminis sudėtinguose srityse, kurios priklauso nuo individualaus sprendimų priėmimo proceso.
Kol toliau vystysis ši sritis, šio tyrimo potencialaus poveikio negalima nuvertinti. Jis nukreipia individualizuotų sprendimų plėtrą, kurie ne tik yra efektyvūs, bet ir atitinka reguliavimo standartus. Tolimesni pažangos tikrai prisidės prie kritinių pramonės šakų plėtros ir teigiamo pokyčio visuomenei.
Mašininio mokymosi pagalba individualizacija reiškia algoritmus, kurie prisitaiko ir pritaiko rekomendacijas ar sprendimus pagal individų unikalias savybes ir pageidavimus. Šis metodas yra panaudotas įvairiose pramonės šakose, įskaitant rekomendacines sistemas, sveikatos priežiūrą ir finansines paslaugas, siekiant pagerinti naudotojų patirtį ir efektyvumą.
Rekomendacijų sistema yra tipas individualizuotos mašininio mokymosi taikymo, kuri vartotojams siūlo atitinkamus elementus ar turinį pagal jų pageidavimus, elgesį ar praėjusią sąveiką.
Individualizuotų sprendimų diegimą kritinėse srityse, tokiose kaip sveikatos priežiūra ir autonomus vairavimas, stabdo reguliavimo patvirtinimo procesai. Šie procesai yra būtini produktų saugumui ir efektyvumui užtikrinti, tačiau jie gali sukurti kliūtis ir delsimus diegiant individualizuotus sprendimus srityse, kur klaidos gali turėti rimtų padarinių.
Pasiūlytas rėmas, vadinamas r-MDPs (Atstovaujantys Markovo sprendimo procesai), siekia spręsti individualizuotų sprendimų diegimo iššūkį aukso vertės srityse. Jis siekia sukurti ribotą priderintų strategijų rinkinį, kuris optimizuotas siekiant maksimizuoti bendrą socialinę gerovę, tuo pačiu taikant supaprastintą reguliavimo peržiūros procesą. Sumažindamas peržiūrimų ir leidžiamų strategijų skaičių, r-MDPs mažina sunkumus, kylančius dėl ilgų patvirtinimo procesų.
Šiame rėme naudojami du giliai sustiprinto mokymosi algoritmai, įkvėpti K-means klasterizavimo principų. Šie algoritmai optimizuoja strategijas fiksuotoms priskyrimo reikšmėms ir optimizuoja priskyrimus nustatytoms strategijoms. Jie parodė skalėjimą ir efektyvumą, sėkmingai prisitaikant prie didesnių strategijų biudžetų ir įvairių aplinkų, nugalėdami esamus modelius simuliuotose scenarijose.
Tyrimas, skirtas individualizuotam sustiprintam mokymuisi su strategijų biudžeto apribojimais, tilps tarp individualizacijos ir reguliavimo atitikties. Jis siūlo vertingas žinias ateities tyrimams ir praktiniam taikymui aukso vertės aplinkose, kur būtinas indiviudalizavimas ir reguliavimo atitikties laikymasis.
Susijęs nuoroda:
– Technion
The source of the article is from the blog jomfruland.net