Использование байесовских бандитов для стохастического машинного обучения

Работа с байесовскими бандитами. Часть 3: Стохастическое машинное обучение

В этой статье мы рассмотрим реализацию алгоритма байесовского бандита в Python. Мы будем использовать библиотеку BayesOpt для создания простого алгоритма бандита и продемонстрируем его работу на несколько примерах.

Импорт библиотек

import bayesopt

Создание задачи бандита

Для начала нам нужно создать объект BayesianBandit. Этот объект будет представлять нашу проблему бандита и содержать логику алгоритма байесовского бандита.

bandit = bayesopt.BayesianBandit(
    arms=["A", "B", "C"],  
    reward_function=lambda a: 0.5 + np.random.normal(0, 0.1),  
)

Здесь:

• arms - список возможных действий (ручек бандита).
• reward_function - функция, которая возвращает вознаграждение для данного действия. В нашем примере мы используем простую функцию, которая возвращает случайную величину, распределенную по нормальному закону с мат. ожиданием 0,5 и стандартным отклонением 0,1.

Выбор действия

Затем мы можем использовать метод select_arm объекта BayesianBandit для выбора действия. Этот метод использует распределение вероятностей, оцененное на основе предыдущих вознаграждений, чтобы определить, какое действие выбрать.

action = bandit.select_arm()

Получение вознаграждения

После выбора действия мы можем получить вознаграждение для этого действия с помощью метода get_reward.

reward = bandit.get_reward(action)

Обновление распределения вероятностей

Наконец, мы можем обновить распределение вероятностей, используемое для выбора действий, с помощью метода update. Этот метод обновляет распределение с учетом нового вознаграждения.

bandit.update(action, reward)

Пример использования

Теперь мы можем использовать наш байесовский бандит для принятия решений. Давайте рассмотрим несколько примеров.

Пример 1:

Допустим, у нас есть бандит с тремя ручками: A, B и C. Давайте выберем по порядку 10 действий и получим вознаграждения.

rewards = []
for i in range(10):
    action = bandit.select_arm()
    reward = bandit.get_reward(action)
    rewards.append(reward)
bandit.update(action, reward)

print("Награды:", rewards)

Пример 2:

Теперь давайте рассмотрим более сложную задачу. Допустим, у нас есть бандит с 100 ручками. Давайте выбрать по порядку 1000 действий и получим вознаграждения.

rewards = []
for i in range(1000):
    action = bandit.select_arm()
    reward = bandit.get_reward(action)
    rewards.append(reward)
bandit.update(action, reward)

print("Награды:", rewards)

По мере того, как мы выбираем больше действий и получаем вознаграждения, распределение вероятностей, используемое для выбора действий, будет обновляться. Это позволит нам лучше выбирать действия и получать более высокие вознаграждения.

Вывод

В этой статье мы рассмотрели реализацию алгоритма байесовского бандита в Python. Мы использовали библиотеку BayesOpt для создания простого алгоритма бандита и продемонстрировали его работу на нескольких примерах. Байесовские бандиты являются мощным инструментом для принятия решений в условиях неопределенности, и их можно использовать в различных приложениях, включая оптимизацию и выбор рекомендаций.