Makine öğrenimi yoluyla kişiselleştirme, öneri sistemleri, sağlık hizmetleri ve finansal hizmetler de dahil olmak üzere çeşitli endüstrilerde devrim niteliğinde bir gelişme sağlamıştır. Algoritmaları kişilerin benzersiz özelliklerine göre uyarlamak, kullanıcı deneyimini ve etkinliğini önemli ölçüde artırmıştır. Ancak, kişiselleştirilmiş çözümlerin sağlık hizmetleri ve otonom sürüş gibi kritik sektörlerde uygulanması, ürün güvenliğini ve etkinliğini sağlayan düzenleyici onay süreçleri tarafından engellenmektedir.
Yüksek riskli alanlara kişiselleştirilmiş makine öğrenimi (ML) yaklaşımlarının entegre edilmesindeki temel bir zorluk, veri edinimi veya teknolojik sınırlamalarla ilgili değil, uzun ve titiz düzenleyici gözden geçirme süreçleridir. Bu süreçler, gerekli olsa da, hataların ciddi sonuçları olabilecek sektörlerde kişiselleştirilmiş çözümlerin dağıtılmasında tıkanıklıklara neden olur.
Bu zorluğu aşmak için, Technion araştırmacıları, r-MDP’ler (Temsili Markov Karar Süreçleri) adı verilen yeni bir çerçeve önermişlerdir. Bu çerçeve, belirli bir kullanıcı grubu için özel olarak tasarlanmış sınırlı bir dizi politika geliştirmeye odaklanmaktadır. Bu politikalar, toplam sosyal refahı maksimize etmek için optimize edilir ve kişiselleştirmenin özünü korurken, düzenleyici gözden geçirme sürecine yönelik uyumlu bir yaklaşım sunar. İncelemesi ve yetkilendirilmesi gereken politikaların sayısını azaltarak, r-MDP’ler, uzun onay süreçleri tarafından ortaya konan zorlukları hafifletir.
r-MDP’lerin temelini oluşturan metodoloji, klasik K-means kümeleme prensiplerinden ilham alan iki derin güçlendirme öğrenmesi algoritması içerir. Bu algoritmalar, zorluğun iki yönetilebilir alt sorun haline getirilmesine yönelik olarak tasarlanmıştır: sabit atamalar için politikaları optimize etme ve belirlenen politikalar için atamaları optimize etme. Simüle edilmiş ortamlarda yapılan deneysel araştırmalar, önerilen algoritmaların sınırlı bir politika bütçesi çerçevesinde anlamlı kişiselleştirmeyi kolaylaştırmada etkinliklerini kanıtlamıştır.
Önemli olan, algoritmaların ölçeklenebilirlik ve verimlilik sergilemesidir. Bunlar, daha büyük politika bütçelerine ve çeşitli ortamlara uyum sağlayarak etkili bir şekilde adapte olurlar. Deneysel sonuçlar, kaynak toplama ve robot kontrolü gibi simüle edilmiş senaryolarda mevcut temel çizgileri geride bıraktıklarını göstererek, gerçek dünya uygulamaları için potansiyellerini ortaya koymaktadır. Dahası, önerilen yaklaşım, mevcut literatürde yaygın olarak bulunan sezgisel yöntemlerden farklı olarak, öğrenilen atamalar aracılığıyla toplam sosyal refahı doğrudan optimize ederek niteliksel olarak öne çıkmaktadır.
Politika bütçeleri çerçevesinde kişiselleştirilmiş desterleme öğrenmesi üzerine yapılan çalışma, makine öğrenimi alanında önemli bir ilerlemedir. r-MDP çerçevesini ve buna karşılık gelen algoritmalarını tanıtarak, bu araştırma, güvenlik ve uyumluluk açısından kritik olan sektörlerde kişiselleştirilmiş çözümlerin dağıtılmasındaki boşluğu doldurur. Bulgular, gelecekteki araştırmalar ve özellikle kişiselleştirme ve düzenleyici uyum gerektiren yüksek riskli ortamlarda praktik uygulamalar için değerli bilgiler sunar. Bu hassas denge, kişiselleştirilmiş karar alma süreçlerine bağımlı karmaşık alanlarda kritik bir öneme sahiptir.
Alan geliştikçe, bu araştırmanın potansiyel etkisi göz ardı edilemez. Hem etkili hem de düzenleyici standartlara uygun olan kişiselleştirilmiş çözümlerin geliştirilmesine rehberlik edecektir. İleride, bu gelişmeler, kritik endüstrilerde ilerlemelere katkıda bulunacak ve toplum üzerinde olumlu değişikliklere yol açacaktır.
Makine öğrenimi aracılığıyla kişiselleştirme, algoritmalara dayalı öneri veya çözüm sunma yaklaşımını ifade eder. Bu yaklaşım, kullanıcıların tercihleri, davranışları veya geçmiş etkileşimlerine dayanarak ilgili öğeleri veya içeriği kullanıcılara önerir.
Bir öneri sistemi, kullanıcıların tercihleri, davranışları veya geçmiş etkileşimlerine dayanarak kullanıcılara ilgili öğeleri veya içeriği öneren kişiselleştirilmiş bir makine öğrenimi uygulamasıdır.
Sağlık hizmetleri ve otonom sürüş gibi kritik sektörlerde kişiselleştirilmiş çözümlerin uygulanması, düzenleyici onay süreçleri tarafından engellenmektedir. Bu süreçler, ürünlerin güvenliğini ve etkililiğini sağlamak için gereklidir, ancak hataların ciddi sonuçları olabilecek sektörlerde kişiselleştirilmiş çözümlerin dağıtılmasında engeller ve gecikmeler yaratabilir.
r-MDP’ler (Temsili Markov Karar Süreçleri) adı verilen önerilen çerçeve, yüksek riskli alanlarda kişiselleştirilmiş çözümlerin dağıtımıyla ilgili zorluğu ele almaya yöneliktir. Genel sosyal refahı en üst düzeye çıkarmak için optimize edilmiş sınırlı bir dizi özel politika geliştirmeye odaklanırken, düzenleyici gözden geçirme sürecini hızlandırma amacı taşır. İncelemesi ve yetkilendirilmesi gereken politikaların sayısını azaltarak, r-MDP’ler, uzun onay süreçleri tarafından ortaya konan zorlukları azaltır.
Bu çerçeve, K-means kümeleme prensiplerinden ilham alan iki derin güçlendirme öğrenmesi algoritmasını kullanır. Bu algoritmalar, sabit atamalar için politikaları optimize etme ve belirlenen politikalar için atamaları optimize etme şeklindeki zorluğu ele alır. Simüle edilmiş senaryolarda yapılan araştırmalar, önerilen algoritmaların mevcut temel çizgileri geride bırakarak daha büyük politika bütçelerine ve çeşitli ortamlara uyum sağlama yeteneklerini göstermiştir.
Politika bütçeleri çerçevesinde kişiselleştirilmiş desterleme öğrenmesi üzerine yapılan araştırma, kişiselleştirme ile düzenleyici uyumluluk arasındaki boşluğu doldurur. Gelecekteki araştırmalar ve kişiselleştirme ile düzenleyici standartlara uyum gerektiren yüksek riskli ortamlarda praktik uygulamalar için değerli bilgiler sunar.
İlgili bağlantı:
– Technion
The source of the article is from the blog karacasanime.com.ve