Вопрос или проблема
Я новичок в машинном обучении, но за последние 2 дня я прочитал много о Reinforcement Learning. У меня есть приложение, которое извлекает список проектов (например, с Upwork). Есть модератор, который вручную принимает или отклоняет проект (на основе некоторых параметров, описанных ниже). Если проект принят, я хочу отправить предложение по проекту, а если отклонен, я его игнорирую. Я стремлюсь заменить этого модератора на ИИ (среди прочих причин), поэтому хочу узнать, какой алгоритм Reinforcement Learning мне использовать для этого.
Параметры:
Некоторые из параметров, которые должны решать, принимает ли агент проект или отклоняет, перечислены ниже. Предполагая, что я хочу принимать только проекты, связанные с веб-разработкой (в частности, бэкендом/серверной частью), вот как параметры должны влиять на агента.
- Сектор: Если проект относится к IT-сектору, у него должно быть больше шансов на принятие.
- Категория: Если проект в категории веб-разработки, у него должно быть больше шансов на принятие.
- Рейтинг работодателя: У работодателей с рейтингом выше 4 (из 5) должно быть больше шансов на принятие.
Я думал, что Q-Learning или SARSA смогут помочь мне, но большинство примеров, которые я видел, были связаны с задачей Cliff Walking, где состояния зависят друг от друга, что не применимо в моем случае, так как каждый проект отличается от предыдущего.
Примечание: Я хочу, чтобы агент самостоятельно обучался, чтобы, если в будущем я начну вознаграждать его за проекты фронтенда, он смог бы усвоить такое поведение. Поэтому предложение “чистого” алгоритма с监督学习 не сработает.
Редактировать 1: Я хотел бы добавить, что у меня есть данные (сектор, категория, заголовок, рейтинг работодателя и т.д.) о 3000 проектах, а также информация о том, был ли проект принят или отклонен моим модератором.
Один из вариантов – сначала сформулировать это как традиционную бинарную классификацию. Проблема состоит в пакетных данных с целевыми метками и табличными признаками.
Позже переопределите это как задачу reinforcement learning.
Ответ или решение
Алгоритм повышения качества для бинарной классификации проектов
Выбор правильного алгоритма для автоматизации процесса принятия решений в вашем приложении — это ключевой шаг, и подход с использованием методов усилительного обучения (Reinforcement Learning, RL) является одним из наиболее перспективных. Рассмотрим, как вы можете настроить такой подход на основе имеющихся данных и целей вашего проекта.
1. Понимание задачи
Ваша задача заключается в автоматизации процесса принятия решений о том, принимать ли проекты (согласно заданным параметрам) или отклонять их. Вы уже имеете данные с метками (принят/отклонен) для 3000 проектов, что позволяет использовать как supervised learning, так и RL.
2. Начальный этап — Бинарная классификация
Рекомендуется начать с традиционного метода бинарной классификации, используя ваши данные. С помощью таких алгоритмов, как логистическая регрессия, решающие деревья или Random Forest, вы сможете быстро построить модель для предварительного анализа. Эти модели могут помочь вам оценить важность различных параметров, таких как:
- Сектор: IT-сектор имеет высокий приоритет для акцепта.
- Категория: Проекты в веб-разработке (особенно бэкенд) должны быть предпочтительными.
- Рейтинг работодателя: Работодатели с рейтингом выше 4 из 5 должны иметь больше шансов на акцепт.
3. Переход к усиленному обучению
После того как вы получите базовое понимание и будете уверены в том, что используемые параметры действительно влияют на результаты, вы можете переходить к более сложному весу с применением усилительного обучения.
Алгоритмы RL для вашей задачи
Для вашей ситуации наиболее подходящими могут быть следующие алгоритмы:
-
Q-Learning: Этот алгоритм будет обучать агента на основе значений Q-ой функции, где Q(s, a) представляет собой ожидаемую полезность принятия действия a в состоянии s. Однако, как вы уже упомянули, из-за независимости проектов этот алгоритм может не подходить сразу.
-
SARSA: Подобно Q-Learning, SARSA также учится оценивать действия, хотя он зависит от текущего действия, что может сделать его более подходящим для ваших условий.
-
Deep Q-Network (DQN): Это расширение Q-Learning, использующее нейронные сети для оценки Q-функции. DQN будет полезен, если у вас есть множество входных данных, расширяющих вашу среду (например, если параметры увеличатся).
-
Actor-Critic: Этот метод объединяет подходы Q-Learning и Policy Gradient, что может помочь вашему агенту не только учиться принимать решения на основе текущего состояния, но и улучшать политику принятия решений со временем.
4. Подход к обучению
Ваша цель — создание самоуправляемого агента, который будет адаптироваться к изменениям, таким как новое направление проектов (например, фронтенд). Это подразумевает наличие обширной среды, в которую ваш агент сможет встраивать новые параметры и получать обратную связь.
-
Формализация награды: Определите систему наград и штрафов. Например, награда может быть получена за акцепт успешных проектов (принимая во внимание последующий результат), а штраф за ошибки.
-
Обновление модели: После внедрения подхода RL, важно регулярно обновлять модель на основе новых данных. Это позволит агенту адаптироваться к изменениям в сценарии рынка.
5. Заключение
Использование алгоритмов повышения качества для бинарной классификации может стать отличной отправной точкой, продолжая развиваться в направлении усилительного обучения. Этот подход позволит создать адаптивного агента, который будет действовать в соответствии с задачами вашего приложения.
Процесс внедрения AI для замены модераторов не только повысит эффективность, но и обеспечит возможность максимизации запуска принятых проектов, повышая ваши шансы на успех в будущих инициативах.