Améliorer la prise de décision grâce au transfert de connaissances sur les tâches

Dans cet article, on parle d'une méthode pour améliorer la performance sur un ensemble de tâches similaires, où chaque tâche est traitée comme un jeu avec plusieurs options, connu sous le nom de bandit manchot. Chaque jeu a un ensemble de choix, ou "bras", et l'objectif est de prendre des décisions qui rapportent le plus de récompenses au fil du temps. On se concentre sur le fait que les tâches sont suffisamment similaires pour que les leçons tirées des tâches précédentes puissent être utiles pour résoudre de nouvelles.

#Aperçu du problème

Face à une série de tâches, un agent doit les résoudre une par une. Quand les tâches sont semblables, les informations des tâches antérieures peuvent aider à prendre de meilleures décisions pour la tâche actuelle. Par exemple, dans le cadre de recommandations de produits ou de services, savoir ce qui a marché pour des utilisateurs similaires peut mener à de meilleures suggestions pour de nouveaux utilisateurs. C'est important dans des domaines comme la publicité en ligne et les systèmes de recommandation, où les préférences des utilisateurs peuvent changer mais ont tendance à avoir des similitudes.

Chaque tâche peut être considérée comme un jeu avec différents choix. L'agent en choisit un à chaque étape et reçoit une récompense aléatoire basée sur ce choix. L'objectif est de maximiser la récompense totale à travers toutes les tâches en s'appuyant sur les informations des tâches précédentes.

#Travaux connexes

De nombreuses études se sont penchées sur comment transférer des connaissances entre les tâches, surtout dans des contextes plus simples. Ces études partent souvent d'une structure spécifique, ce qui rend les calculs plus faciles. Cependant, notre approche se penche sur une situation plus générale où nous ne faisons pas d'hypothèses sur la structure des récompenses. Certaines recherches ont examiné le transfert de connaissances dans un nombre limité de tâches, tandis que notre travail se concentre sur un nombre infini de tâches où l'agent peut s'adapter à mesure que de nouvelles tâches se présentent. D'autres ont regardé des questions connexes connues sous le nom de bandits non stationnaires, mais notre focus est sur les transitions connues entre les tâches.

#Principales contributions

1. On présente une nouvelle méthode appelée Tr-UCB qui améliore la prise de décision en utilisant des informations des tâches précédentes.
2. On étend cette méthode pour gérer les cas où certains Paramètres ne sont pas connus.
3. On propose une analyse montrant que l'utilisation d'informations des tâches précédentes diminue le Regret total, qui est une mesure de combien l'agent peut améliorer sa performance.

#Notation et hypothèses

On introduit certains concepts pour décrire notre approche clairement. Un concept important est le paramètre de similarité qui aide à capturer à quel point deux tâches consécutives sont proches. Ce paramètre nous permet de faire de meilleures estimations des récompenses attendues sur la base de connaissances antérieures.

On suppose que les récompenses moyennes des tâches consécutives ne varient pas beaucoup, ce qui signifie que si on sait quelque chose sur une tâche, on peut en déduire beaucoup sur la suivante. C'est particulièrement pertinent dans des domaines comme la publicité en ligne et les recommandations, où les préférences des utilisateurs ne changent pas de manière drastique. Cette similarité nous aide à faire de meilleures estimations sur quels choix rapporteront plus de récompenses face à une nouvelle tâche.

#Cadre séquentiel multi-tâches

Dans notre approche, l'agent traite les tâches l'une après l'autre. L'agent observe les récompenses des tâches précédentes pour éclairer ses décisions dans la tâche actuelle. On propose deux algorithmes : l'un suppose qu'on connaît le paramètre de similarité, tandis que l'autre l'estime à partir des données historiques. L'objectif est de minimiser le regret, qui est la différence entre la récompense optimale qui aurait pu être obtenue et la récompense réelle.

#Algorithmes et analyse du regret

Nos méthodes s'appuient sur une stratégie appelée Upper Confidence Bound (UCB), qui équilibre le besoin d'explorer de nouvelles options avec celui d'exploiter les bonnes options connues. La stratégie UCB de base est adaptée pour chaque tâche indépendamment, mais elle ne profite pas des informations des tâches précédentes.

#No Transfer-UCB (NT-UCB)

Cette méthode initiale réinitialise les estimations au début de chaque nouvelle tâche. Elle utilise uniquement les informations collectées dans la tâche actuelle, ce qui ignore les bénéfices potentiels des connaissances passées. L'approche NT-UCB consiste à essayer chaque option une fois au départ, puis à utiliser les résultats pour prendre d'autres décisions.

#Transfer-UCB (Tr-UCB)

À l'inverse, la méthode Tr-UCB s'appuie sur le cadre NT-UCB en intégrant des informations de la tâche précédente. Elle combine ces données historiques pour faire de meilleures estimations des récompenses potentielles dans la tâche actuelle. Ce faisant, elle vise à réduire le regret plus efficacement que la méthode NT-UCB.

#Transfer-UCB avec paramètres inconnus (Tr-UCB2)

La méthode Tr-UCB2 s'ajuste dans les situations où les paramètres nécessaires ne sont pas connus à l'avance. Elle inclut une phase préliminaire où les options sont explorées de manière uniforme pour rassembler suffisamment de données. Cette phase renforce la confiance dans les estimations des paramètres avant de suivre une version adaptée de l'approche Tr-UCB.

#Résultats empiriques

On a testé nos algorithmes dans divers contextes pour comparer leurs performances face à NT-UCB et une méthode de transfert basique. Les résultats ont montré que transférer des informations des tâches précédentes réduisait considérablement le regret. L'algorithme Tr-UCB a mieux performé que NT-UCB et l'approche naïve, tandis que la méthode Tr-UCB2, malgré un certain regret initial, s'est améliorée à mesure que davantage de tâches étaient traitées.

Les résultats indiquent qu'avoir une bonne compréhension initiale des tâches précédentes aide énormément l'agent à prendre des décisions éclairées sur de nouvelles tâches. Bien que Tr-UCB puisse donner les meilleurs résultats, Tr-UCB2 dépasse tout de même NT-UCB en utilisant efficacement les informations historiques.

#Conclusion

Ce travail présente une approche pratique pour améliorer la prise de décision dans des contextes séquentiels multi-tâches avec une similarité adjacente. En partageant des informations entre les tâches, on crée des méthodes qui réduisent le regret et améliorent la performance globale. Les directions futures se concentreront sur le rapprochement des performances entre les deux algorithmes, l'examen des bornes inférieures sur le regret, et l'extension de nos découvertes à des scénarios plus complexes, y compris les bandits non stationnaires.

Ces méthodes ont du potentiel pour différentes applications, comme les recommandations en ligne et les systèmes d'apprentissage adaptatif, où faire des choix plus informés peut entraîner des améliorations significatives des résultats.