Персонализация с помощью машинного обучения революционизировала различные отрасли, включая системы рекомендаций, здравоохранение и финансовые услуги. За счет настройки алгоритмов под уникальные характеристики пользователей значительно улучшается их опыт и эффективность. Однако внедрение персонализированных решений в критические секторы, такие как здравоохранение и автономное вождение, затрудняется процессами регулирования, гарантирующими безопасность и эффективность продукта.
Основной проблемой внедрения персонализированных подходов машинного обучения в высокорисковые области не связан с получением данных или технологическими ограничениями, а скорее с длительными и строгими процессами регулирования. Эти процессы, хотя и необходимые, создают узкие места при развертывании персонализированных решений в секторах, где ошибки могут иметь серьезные последствия.
Для решения этой проблемы исследователи из Техниона предложили новую методику, называемую r-MDPs (Марковские решающие процессы, представленные в виде представителей). Этот подход направлен на разработку ограниченного набора настроенных политик, специально разработанных для конкретной группы пользователей. Эти политики оптимизируются для максимизации общественного благосостояния, предоставляя упрощенный подход к процессу регулирования, при этом сохраняя суть персонализации. Путем уменьшения количества политик, которые необходимо рассмотреть и одобрить, r-MDPs смягчают проблемы, возникшие из-за длительных процессов одобрения.
Методология, лежащая в основе r-MDPs, включает два алгоритма глубокого обучения с подкреплением, вдохновленных принципами классической кластеризации K-средних. Эти алгоритмы решают проблему, разбивая ее на две управляемые подзадачи: оптимизацию политик для фиксированных назначений и оптимизацию назначений для заданных политик. Посредством эмпирических исследований в симулированных средах предложенные алгоритмы продемонстрировали свою эффективность в обеспечении содержательной персонализации в рамках ограниченных бюджетов политики.
Особенно следует отметить масштабируемость и эффективность этих алгоритмов, которые успешно адаптируются к большим бюджетам политики и разнообразным средам. Эмпирические результаты показывают превосходство алгоритмов по сравнению с существующими базовыми в симулированных сценариях, таких как сбор ресурсов и управление роботами, что указывает на их потенциал для реальных приложений. Более того, предложенный подход качественно отличается от привычных эвристических методов, прямо оптимизируя общественное благосостояние через изученные назначения, что отличает его от эвристических методов, обычно встречающихся в существующей литературе.
Исследование персонализированного обучения с подкреплением в рамках ограничений бюджета политики представляет собой значительный прогресс в области машинного обучения. Внедрение фреймворка r-MDP и соответствующих алгоритмов позволяет преодолеть разрыв во внедрении персонализированных решений в секторах, где безопасность и соответствие требованиям регулирования имеют важнейшее значение. Полученные результаты предлагают ценные идеи для будущих исследований и практических применений, особенно в высокорисковых средах, требующих как персонализации, так и соответствия требованиям регулирования. Это критически важно в сложных сферах, на которых зависят процессы принятия решений с учетом персональных предпочтений.
По мере развития этой области нельзя недооценивать потенциальное воздействие данного исследования. Оно направляет развитие персонализированных решений, которые не только эффективны, но также соответствуют требованиям регулирующих органов. В будущем эти достижения будут способствовать развитию критически важных отраслей и принесут положительные изменения для всего общества.
Персонализация с помощью машинного обучения означает использование алгоритмов, которые адаптируются и настраивают рекомендации или решения на основе уникальных характеристик и предпочтений индивидуального пользователя. Этот подход был реализован в различных отраслях, включая системы рекомендаций, здравоохранение и финансовые услуги, с целью улучшения опыта пользователя и эффективности.
Система рекомендаций является типом персонализированного приложения машинного обучения, которое предлагает пользователю соответствующие товары или контент на основе его предпочтений, поведения или предыдущих взаимодействий.
Внедрение персонализированных решений в критические секторы, такие как здравоохранение и автономное вождение, затрудняется процессами регулирования. Эти процессы необходимы для обеспечения безопасности и эффективности продуктов, но они могут создавать преграды и задержки при внедрении персонализированных решений в секторах, где ошибки могут иметь серьезные последствия.
Предложенный фреймворк под названием r-MDPs (Марковские решающие процессы, представленные в виде представителей) направлен на решение проблемы внедрения персонализированных решений в высокорисковых областях. Он сосредоточен на разработке ограниченного набора настроенных политик, оптимизированных для максимального общественного благосостояния, предлагая упрощенный подход к процессу регулирования. Путем уменьшения количества политик, которые необходимо рассмотреть и одобрить, r-MDPs смягчают проблемы, возникшие из-за длительных процессов одобрения.
Фреймворк использует два алгоритма глубокого обучения с подкреплением, вдохновленные принципами кластеризации K-средних. Эти алгоритмы оптимизируют политики для фиксированных назначений и назначения в заданных политиках. Они показали масштабируемость и эффективность при адаптации к большим бюджетам политики и разнообразным средам, превосходящим существующие базовые модели в симулированных сценариях.
Исследование персонализированного обучения с подкреплением в рамках ограничений бюджета политики сокращает разрыв между персонализацией и соответствием требованиям регулирования. Оно предлагает ценные идеи для будущих исследований и практических применений в высокорисковых средах, требующих одновременно персонализации и соблюдения регулирующих стандартов.
Связанная ссылка:
— Technion
The source of the article is from the blog dk1250.com