Bandits Contextuels: Optimisez Tests AV et Recommandations!

Table of Contents:

1. Introduction
2. Traditional AV testing
3. Contextual Bandits and their Applications 3.1 Testing New Features 3.2 Recommender Systems
4. How Bandits Work 4.1 Exploration and Exploitation 4.2 Epsilon Greedy Exploration Policy 4.3 Upper Confidence Bound Exploration Policy 4.4 Thompson Sampling Exploration Policy
5. Extending Bandits to Contextual Bandits
6. Training a Movie Recommender System using Contextual Bandits in SageMaker RL 6.1 Overview of the Workflow 6.2 Experiment Workflow in SageMaker 6.3 Deployment Workflow in SageMaker
7. An Introduction to Reinforcement Learning 7.1 Simulation-driven Applications 7.2 Data-driven Applications
8. Reinforcement Learning in SageMaker 8.1 RL Algorithms in SageMaker 8.2 Simulation Environments in SageMaker
9. Training RL Agents in SageMaker 9.1 Experiment Workflow 9.2 Deployment Workflow 9.3 Distributed Training in RL
10. Examples of RL Applications in SageMaker 10.1 Financial Portfolio Management 10.2 HVAC Energy Optimization 10.3 DeepRacer's RoboMaker Integration 10.4 Training RL Agents in Live Environments
11. Conclusion 11.1 Summary of Content 11.2 Future Directions

Introduction

Dans cet article, nous allons discuter de l'utilisation des bandits contextuels dans les systèmes recommandés et les tests AV. Les bandits contextuels offrent une approche plus efficace pour tester de nouvelles fonctionnalités et pour améliorer les systèmes de recommandation. Nous examinerons en détail comment les bandits fonctionnent, les différentes stratégies d'exploration utilisées, et comment les bandits peuvent être étendus aux bandits contextuels. Ensuite, nous explorerons comment entraîner un système de recommandation de films en utilisant des bandits contextuels avec SageMaker RL. Enfin, nous analyserons l'utilisation de l'apprentissage par renforcement dans SageMaker, en détaillant les différentes fonctionnalités et exemples d'applications. Avec ce guide, vous serez en mesure de comprendre et d'appliquer les principes des bandits contextuels et de l'apprentissage par renforcement pour améliorer les systèmes de recommandation et les tests AV.

Traditional AV Testing

Avant d'aborder les bandits contextuels, il est important de comprendre les limitations des méthodes traditionnelles de tests AV. Avec les tests AV traditionnels, lorsque nous souhaitons lancer une nouvelle fonctionnalité, nous redirigeons un pourcentage du trafic vers cette nouvelle fonctionnalité, tandis que le reste du trafic continue d'utiliser l'ancienne fonctionnalité. Cela nous permet de collecter des échantillons jusqu'à ce que nous soyons statistiquement sûrs que la nouvelle fonctionnalité est meilleure que l'ancienne. Cependant, cette approche présente plusieurs problèmes. Premièrement, nous devons attendre la fin de l'expérience pour ajuster dynamiquement le pourcentage de trafic redirigé vers la nouvelle fonctionnalité. Deuxièmement, cette approche devient de plus en plus difficile à gérer lorsque nous avons de nombreuses variations ou fonctionnalités à tester.

Contextual Bandits and their Applications

Les bandits contextuels offrent une solution à ces problèmes en fournissant un cadre d'apprentissage en ligne où ils peuvent réagir rapidement aux commentaires des utilisateurs. Ils sont particulièrement utiles dans deux domaines : les tests de nouvelles fonctionnalités et les systèmes de recommandation.

Testing New Features

Lorsque nous avons plusieurs variations ou fonctionnalités à tester, les bandits contextuels offrent une approche plus efficace que les tests AV traditionnels. Les bandits peuvent réagir rapidement aux performances des nouvelles fonctionnalités et ajuster dynamiquement le pourcentage de trafic qui leur est dirigé. Cela permet de réduire les coûts et d'optimiser les performances en temps réel, même avec de nombreuses variations à tester.

Recommender Systems

Les systèmes de recommandation sont devenus essentiels pour aider les utilisateurs à faire face à la surcharge d'informations. Les bandits contextuels peuvent améliorer les systèmes de recommandation en prenant en compte les préférences des utilisateurs et en explorant de nouvelles recommandations pour éviter de se limiter à des recommandations populaires, souvent préférées par défaut. Les bandits contextualisés peuvent également réagir aux changements de préférences et d'intérêts des utilisateurs, ce qui est essentiel pour maintenir la pertinence des recommandations.

How Bandits Work

Les bandits sont basés sur un modèle mathématique qui permet à un algorithme de prendre des décisions pour maximiser les récompenses. Les bandits fonctionnent en interaction avec un environnement en prenant des actions et en recevant des récompenses correspondantes à ces actions. Les bandits utilisent ces récompenses pour ajuster leur comportement et maximiser la somme des récompenses cumulées ou minimiser les coûts cumulés, selon l'objectif. Les bandits doivent également naviguer entre l'exploration et l'exploitation, c'est-à-dire la décision de tester de nouvelles actions ou d'exploiter les actions connues pour lesquelles ils ont déjà reçu des récompenses élevées.

Exploration and Exploitation

L'un des principaux défis dans l'utilisation des bandits est de trouver le bon équilibre entre l'exploration et l'exploitation. L'exploration consiste à tester de nouvelles actions pour collecter des données et découvrir de meilleures actions, tandis que l'exploitation consiste à prendre les actions qui ont donné de bonnes récompenses dans le passé. Les bandits utilisent différentes stratégies d'exploration pour décider quand tester de nouvelles actions et quand exploiter les actions connues.

Epsilon Greedy Exploration Policy

L'une des stratégies d'exploration les plus simples est la politique d'exploration Epsilon Greedy. Dans cette stratégie, un pourcentage fixe (epsilon) du temps est consacré à l'exploration, où de nouvelles actions sont testées au hasard, tandis que le reste du temps est consacré à l'exploitation des actions connues pour être bonnes. Bien que cette stratégie soit simple, elle peut être difficile à ajuster de manière dynamique, ce qui peut générer des coûts élevés si l'exploration est maintenue inutilement.

Upper Confidence Bound Exploration Policy

La stratégie Upper Confidence Bound (UCB) utilise une estimation de l'incertitude autour des récompenses pour décider quelles actions tester. Les bandits maintiennent une plage de confiance (ellipse de confiance) autour des estimations des récompenses et choisissent l'action avec la plus grande marge de confiance. Au fur et à mesure de l'apprentissage, cette marge de confiance diminue et les bandits deviennent plus confiants dans leurs estimations.

Thompson Sampling Exploration Policy

La stratégie Thompson Sampling utilise une approche bayésienne pour estimer les récompenses et l'incertitude associée. Au lieu de maintenir des marges de confiance, les bandits maintiennent des distributions de probabilité sur les récompenses possibles pour chaque action. Les bandits échantillonnent ensuite des récompenses de ces distributions et choisissent l'action avec la récompense échantillonnée la plus élevée. Au fur et à mesure de l'apprentissage, ces distributions se resserrent autour des récompenses réelles.

Extending Bandits to Contextual Bandits

Les bandits contextuels étendent les bandits traditionnels en prenant en compte le contexte dans lequel les actions sont prises. Le contexte peut inclure des informations supplémentaires sur l'utilisateur, les éléments recommandés ou d'autres caractéristiques pertinentes. Les bandits contextuels utilisent ces informations pour estimer les récompenses potentielles pour chaque action dans un contexte donné. Cette estimation des récompenses devient plus complexe car les bandits ne sont plus limités à un seul nombre, mais doivent estimer les récompenses pour chaque combinaison d'action-contexte.

Training a Movie Recommender System using Contextual Bandits in SageMaker RL

Nous allons maintenant explorer comment entraîner un système de recommandation de films en utilisant des bandits contextuels dans SageMaker RL. Dans cette section, nous présenterons un aperçu du flux de travail, à la fois pour l'expérimentation et le déploiement, en utilisant les fonctionnalités de SageMaker. Nous expliquerons comment les bandits contextuels peuvent être utilisés pour améliorer les systèmes de recommandation existants en prenant en compte les préférences des utilisateurs et en effectuant une exploration et une exploitation dynamiques pour optimiser les performances.

Overview of the Workflow

Le flux de travail d'expérimentation dans SageMaker implique la création d'un simulateur qui capture le comportement des utilisateurs et la réponse du système de recommandation. Le simulateur interagit avec l'agent bandit, qui recommande une liste de films pour chaque utilisateur. Les utilisateurs donnent des réactions explicites ou implicites comme des clics ou des temps de visualisation, et ces réactions sont utilisées pour calculer les récompenses pour chaque action recommandée. Les récompenses sont ensuite utilisées pour mettre à jour l'agent bandit, qui continuera à recommander des films améliorés à l'avenir.

Experiment Workflow in SageMaker

Le flux de travail expérimental dans SageMaker implique l'utilisation d'un bloc-notes SageMaker pour lancer un travail de formation. Le simulateur et l'agent bandit sont instanciés dans un conteneur Docker, et tout l'apprentissage se fait à l'intérieur du conteneur. Les interactions entre le simulateur et l'agent sont utilisées pour collecter des données d'interaction, qui consistent en des états, des actions et des récompenses. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour mettre à jour l'agent et améliorer ses performances. Ce processus de collecte de données, de formation de l'agent et de collecte continue de données et de formation se poursuit jusqu'à ce que l'agent soit entièrement formé.

Deployment Workflow in SageMaker

Une fois que l'agent a été formé et que les performances ont été évaluées, il peut être déployé en production en utilisant le flux de travail de déploiement de SageMaker. Dans ce flux de travail, l'agent est déployé en tant qu'endpoint SageMaker, qui peut être appelé par une application cliente pour obtenir des recommandations de films en temps réel. Les interactions entre l'application cliente et l'endpoint sont Collectées et stockées dans S3, ce qui permet de mettre à jour et d'améliorer l'agent à l'avenir.

An Introduction to Reinforcement Learning

Outre les bandits contextuels, SageMaker propose également des fonctionnalités pour l'apprentissage par renforcement (RL). L'apprentissage par renforcement est une méthode d'apprentissage automatique qui permet à un agent d'interagir avec un environnement pour apprendre à prendre des décisions optimales. Il est principalement utilisé dans les domaines de la simulation, de la robotique, de la gestion des stocks et de l'optimisation des ressources.

Simulation-driven Applications

Les applications basées sur la simulation permettent de créer des environnements virtuels dans lesquels l'agent peut interagir et apprendre. Ces environnements peuvent inclure des jeux, des simulations de contrôle industriel et des simulations de robotique. L'agent utilise des modèles d'apprentissage profond pour apprendre à prendre des décisions optimales dans ces simulations.

Data-driven Applications

Les applications basées sur les données consistent à utiliser des données réelles pour entraîner un agent à prendre des décisions optimales. Cela peut être fait en utilisant des données historiques pour modéliser des comportements passés et en utilisant ces modèles pour prendre des décisions optimales à l'avenir. Cela peut être appliqué à des domaines tels que la gestion de portefeuille financier, l'optimisation des ressources et les systèmes de recommandation.

Reinforcement Learning in SageMaker

Dans SageMaker, l'apprentissage par renforcement est réalisé en utilisant des algorithmes basés sur des frameworks d'apprentissage profond tels que MXNet, TensorFlow et PyTorch. Ces algorithmes sont exposés via une interface commune appelée OpenAI Gym, qui permet aux développeurs de créer des environnements d'apprentissage personnalisés et d'utiliser les algorithmes d'apprentissage par renforcement pour résoudre les problèmes spécifiques de leur domaine.

RL Algorithms in SageMaker

SageMaker prend en charge un certain nombre d'algorithmes d'apprentissage par renforcement, tels que l'analyse de la valeur, le Q-apprentissage, le DDPG, le PPO, le TRPO et bien d'autres encore. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour résoudre une variété de problèmes en utilisant différentes stratégies d'apprentissage par renforcement.

Simulation Environments in SageMaker

SageMaker propose également une variété d'environnements de simulation pour la formation d'agents d'apprentissage par renforcement. Ces environnements comprennent des simulateurs de robotique tels que RoboMaker, des simulateurs d'énergie tels que Energy Plus, ainsi que des simulateurs de fournisseurs tiers tels que MATLAB. Ces environnements permettent aux développeurs de créer des simulateurs réalistes pour entraîner leurs agents.

Training RL Agents in SageMaker

Dans SageMaker, il existe deux flux de travail principaux pour entraîner des agents d'apprentissage par renforcement : le flux de travail expérimental et le flux de travail de déploiement.

Experiment Workflow

Le flux de travail expérimental dans SageMaker consiste à utiliser un bloc-notes SageMaker pour lancer un travail d'entraînement. Ce travail d'entraînement génère un modèle d'agent d'apprentissage par renforcement qui peut être utilisé pour interagir avec un environnement simulé. Les interactions entre l'environnement et l'agent sont utilisées pour collecter des données d'interaction, qui sont ensuite utilisées pour mettre à jour et améliorer l'agent.

Deployment Workflow

Une fois que l'agent a été formé et que ses performances ont été évaluées, il peut être déployé en production en utilisant le flux de travail de déploiement dans SageMaker. Ce flux de travail consiste à déployer le modèle d'agent sur un point de terminaison SageMaker, où il peut être utilisé pour interagir avec un environnement réel. Les interactions entre le point de terminaison et l'environnement réel sont collectées et utilisées pour mettre à jour et améliorer l'agent à l'avenir.

Distributed Training in RL

Pour relever les défis posés par la collecte de données d'interaction dans des scénarios complexes, SageMaker prend en charge la formation distribuée dans l'apprentissage par renforcement. Cela permet d'accélérer la collecte de données en parallélisant les simulations et en collectant les données plus rapidement, ce qui permet de former les agents plus rapidement.

Examples of RL Applications in SageMaker

SageMaker propose une variété d'exemples d'applications d'apprentissage par renforcement, couvrant des domaines tels que la gestion de portefeuille financier, l'optimisation de l'énergie, la compression des réseaux neuronaux, l'allocation des ressources, la robotique autonome et bien d'autres encore. Ces exemples fournissent des modèles, des données de formation et des guides pour utiliser les fonctionnalités de SageMaker pour résoudre des problèmes d'apprentissage par renforcement dans différents domaines.

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré l'utilisation des bandits contextuels et de l'apprentissage par renforcement dans SageMaker. Nous avons discuté de la façon dont les bandits contextuels peuvent être utilisés pour améliorer les systèmes de recommandation et les tests AV. Nous avons également exploré les différentes fonctionnalités de SageMaker pour l'apprentissage par renforcement et comment elles peuvent être utilisées dans diverses applications. Avec les ressources et les exemples fournis, vous serez en mesure d'appliquer ces concepts à vos propres problèmes et de tirer parti des fonctionnalités puissantes de SageMaker pour l'apprentissage par renforcement.

👉 Pour plus d'informations et de ressources sur l'apprentissage par renforcement, consultez les liens suivants :

• SageMaker Documentation
• GitHub Repository