Персоналізація через машинне навчання революціонізувала різні галузі, включаючи системи рекомендацій, охорону здоров’я та фінансові послуги. Шляхом налаштування алгоритмів під індивідуальні характеристики користувачів вдалося значно покращити їх користувацький досвід та ефективність. Проте, впровадження персоналізованих рішень у критичних секторах, таких як охорона здоров’я та автономне водіння, ускладнюється процесами регуляторного схвалення, які гарантують безпеку та ефективність продукту.
Одним з ключових викликів включення персоналізованих методів машинного навчання (ML) в високоризикові галузі є не технологічні обмеження чи збір даних, а тривалі та строгі процеси регуляторного огляду. Ці процеси, хоча й необхідні, створюють перешкоди для впровадження персоналізованих рішень у секторах, де помилки можуть мати серйозні наслідки.
Для вирішення цього виклику дослідники з Technion запропонували нову методологію під назвою r-MDPs (Representative Markov Decision Processes). Ця методологія спрямована на розробку обмеженого набору настроєних політик, спеціально розроблених для певної групи користувачів. Ці політики оптимізуються з метою максимізації загального соціального благополуччя, надаючи спрощений підхід до процесу регуляторного огляду, при цьому зберігаючи суть персоналізації. Шляхом скорочення кількості політик, які потребують огляду та схвалення, r-MDPs допомагають подолати виклики, що виникають через тривалі процеси схвалення.
Методологія, що лежить в основі r-MDPs, включає два алгоритми глибинного підсиленого навчання, натхненні принципами класичної кластеризації K-середніх. Ці алгоритми розв’язують виклик, розбиваючи його на дві керовані проблеми: оптимізація політик для фіксованих призначень та оптимізація призначень для заданих політик. Через емпіричні дослідження в симульованих середовищах запропоновані алгоритми продемонстрували свою ефективність у сприянні значущій персоналізації в межах обмеженого бюджету політик.
Важливо зазначити, що ці алгоритми проявляють масштабованість та ефективність, успішно адаптуючись до більшого бюджету політик та різноманітних середовищ. Емпіричні результати показують їх перевагу над наявними базовими моделями в симульованих сценаріях, таких як збір ресурсів та керування роботами, що свідчить про їхній потенціал для реальних застосувань. Більше того, запропонований підхід вирізняється якісною оптимізацією соціального благополуччя шляхом навчання призначень, що відрізняє його від евристичних методів, що часто зустрічаються в наявній літературі.
Дослідження персоналізованого навчання з підсиленням в межах обмежень бюджету політик є значним прогресом у галузі машинного навчання. Шляхом введення рамки r-MDP та відповідних алгоритмів, це дослідження залагоджує місто між впровадженням персоналізованих рішень у секторах, де безпека та відповідність залежать відмінно, але гарантують. Знайдені результати надають цінні підходи для майбутніх досліджень та практичних застосувань, особливо в високоризикових середовищах, де необхідна як персоналізація, так і дотримання нормативних вимог.
Посилання:
– Техніон
The source of the article is from the blog karacasanime.com.ve