Personifikācija, izmantojot mašīnmācību, ir revolucionējusi dažādas nozares, ieskaitot ieteikumu sistēmas, veselības aprūpi un finanšu pakalpojumus. Algoritmu pielāgošana indivīda unikālajām īpašībām ir ievērojami uzlabojusi lietotāja pieredzi un efektivitāti. Tomēr personalizētu risinājumu ieviešana kritiskās nozarēs, piemēram, veselības aprūpē un autonomā braukšanā, ir kavēta ar regulatoras apstiprināšanas procesiem, kuri nodrošina produkta drošību un efektivitāti.
Galvenā problēma, kas saistīta ar personalizētām mašīnmācības (ML) metodēm lielā riska jomās, nav datu ieguves vai tehnoloģisku ierobežojumu dēļ, bet gan ilgstošie un stingrie regulatorāie pārskatīšanas procesi. Šie procesi, lai gan nepieciešami, rada šķēršļus personalizētu risinājumu izvietošanai nozarēs, kurās kļūdas var radīt smagas sekas.
Lai risinātu šo problēmu, Tehnion pētnieki ir izveidojuši jaunu rīcības pamatu, ko sauc par r-MDPs (Reprezentatīvie Markova lēmumu procesi). Šis ietvars koncentrējas uz ierobežotas komplektā piemērotu politiku izstrādi, kas īpaši izveidotas konkrētai lietotāju grupai. Šīs politikas tiek optimizētas, lai maksimizētu kopējo sociālo labklājību, nodrošinot vienkāršotu pieeju regulatoru pārskatīšanas procesam, saglabājot personifikācijas būtību. Samazinot pārskatāmo un apstiprināmo politiku skaitu, r-MDPs mazina problēmas, kas saistītas ar ilgstošiem apstiprināšanas procesiem.
r-MDP pamatā esošā metodoloģija ietver divus dziļās pastiprinošās mācīšanās algoritmus, kas iedvesmoti no klasisko K-vidējo klasteru principiem. Šie algoritmi risina problēmu, sadalot to divos pārvaldāmos apakšproblēmos: politikas optimizēšana fiksētām piešķiršanām un piešķiršanu optimizēšana noteiktām politikām. Ar palīdzību simulētās vides empīriskajām pētījumos ierosinātie algoritmi ir demonstrējuši savu efektivitāti, nodrošinot nozīmīgu personalizāciju ierobežotā politikas budžeta ietvaros.
Būtiski ir tas, ka algoritmi ir mērogojami un efektīvi, veiksmīgi pielāgojoties lielākiem politikas budžetiem un dažādām vides situācijām. Empīriskie rezultāti demonstrē to pārspēju salīdzinājumā ar esošajiem pamatiem simulētās scenārijos, piemēram, resursu savākšana un robota vadība, norādot to potenciālu reālo pasaules pielietojumu ziņā. Turklāt, ierosinātais pieeja izceļas ar to, ka tieši tā optimizē sociālo labklājību, izmantojot iemācītās piešķiršanas, atšķiroties no heuristikas metožu, kas bieži sastopamas esošajā literatūrā.
Pētījums par personalizētu pastiprinošo mācīšanos saistībā ar politikas budžeta ierobežojumiem ir liels progress mašīnmācības jomā. Ieviešot r-MDP pamatu un tās atbilstošos algoritmus, šie pētījumi tilta starp personifikāciju un regulatoru atbilstību izvietošanā jomās, kur drošība un saskaņošana ir ārkārtīgi svarīga. Atrastais sniedz vērtīgas atziņas turpmākiem pētījumiem un praktiskiem pielietojumiem, īpaši augsta riska vides jomās, kurās ir nepieciešama gan personalizācija, gan atbilstība regulatoru standartiem. Šī delikātā līdzsvara nodrošināšana ir būtiska sarežģītās nozarēs, kas atkarīgas no personalizētiem lēmumu pieņemšanas procesiem.
Lauks turpina attīstīties, šo pētījumu potenciālais ietekme nav jānovērtē pārāk zemu. Tas virza personalizētu risinājumu attīstību, kas ne tikai ir efektīvi, bet arī atbilst regulatoru standartiem. Šie progresi būs nozīmīgs ieguldījums kritiskajās nozarēs un sniegs pozitīvas pārmaiņas visai sabiedrībai.
Personifikācija, izmantojot mašīnmācību, nozīmē algoritmu izmantošanu, lai pielāgotu ieteikumus vai risinājumus atkarīgā no individuālajām īpašībām un preferences. Šāda pieeja ir izmantota dažādās nozarēs, ieskaitot ieteikumu sistēmas, veselības aprūpi un finanšu pakalpojumus, lai uzlabotu lietotāja pieredzi un efektivitāti.
Ieteikumu sistēma ir veids, kāda personalizētas mašīnmācības lietojums, kas piedāvā lietotājiem atbilstošas preces vai saturu, pamatojoties uz viņu preferences, uzvedību vai iepriekšējām interakcijām.
Personalizētu risinājumu ieviešanu kritiskās nozarēs, piemēram, veselības aprūpē un autonomā braukšanā, kavē regulatoras apstiprināšanas procesi. Šie procesi ir nepieciešami, lai nodrošinātu produktu drošību un efektivitāti, bet tie var radīt barjeras un kavējumus personalizētu risinājumu izvietošanā nozarēs, kurās kļūdas var radīt smagas sekas.
Ierosinātais rāmējums, ko sauc par r-MDPs (Reprezentatīvie Markova lēmumu procesi), mērķē uz personalizētu risinājumu izvietošanas izaicinājumu lielos riska apstākļos. Tas koncentrējas uz ierobežotas komplektā piemērotu politiku izveidi, kas optimizētas, lai maksimizētu kopējo sociālo labklājību, vienlaikus vienkāršojot regulatoru pārskatīšanas procesu. Samazinot pārskatāmo un apstiprināmo politiku skaitu, r-MDPs mazina problēmas, kas saistītas ar ilgstošiem apstiprināšanas procesiem.
Rāmē diffundē divi dziļās pastiprinošās mācīšanās algoritmi, kas iedvesmoti no K-vidējo klasteru principiem. Šie algoritmi optimizē politikas fiksētām piešķiršanām un optimizē piešķiršanas noteiktām politikām. Tiem ir demonstrēta skalējamība un efektivitāte, pielāgojoties lielākiem politikas budžetiem un dažādām vides situācijām, pārspējot esošos pamatus simulētās scenārijos.
Pētījums par personalizētu pastiprinošo mācīšanos politikas budžeta ierobežojumu ietvaros tilta starp personifikāciju un regulatoru atbilstību. Tas nodrošina vērtīgas atziņas turpmākiem pētījumiem un praktiskiem pielietojumiem augsta riska vides jomās, kur ir nepieciešama gan personalizācija, gan atbilstība regulatoru standartiem.
Saistītais saite:
– Tehnion
The source of the article is from the blog agogs.sk