Une méthode pour optimiser l'AB à l'aide de l'apprentissage par renforcement du gradient politique

Les tests AB sont une technologie largement utilisée dans les expériences en ligne. Son objectif principal est de comparer deux ou plusieurs versions d'une page ou d'une application afin de déterminer quelle version atteint les meilleurs objectifs commerciaux. Ces objectifs peuvent être des taux de clics, des taux de conversion, etc. En revanche, l’apprentissage par renforcement est une méthode d’apprentissage automatique qui optimise les stratégies de prise de décision grâce à un apprentissage par essais et erreurs. L'apprentissage par renforcement par gradient de politiques est une méthode spéciale d'apprentissage par renforcement qui vise à maximiser les récompenses cumulatives en apprenant des politiques optimales. Les deux ont des applications différentes dans l’optimisation des objectifs commerciaux.

Dans les tests AB, nous traitons différentes versions de page comme différentes actions, et les objectifs commerciaux peuvent être considérés comme des indicateurs importants de signaux de récompense. Afin d'atteindre les objectifs commerciaux maximisés, nous devons concevoir une stratégie capable de sélectionner les versions de page appropriées et de donner des signaux de récompense correspondants en fonction des objectifs commerciaux. À cet égard, les méthodes d’apprentissage par renforcement du gradient politique peuvent être appliquées pour apprendre les politiques optimales. Grâce à une itération et une optimisation continues, nous pouvons améliorer les performances des versions de page pour atteindre des objectifs commerciaux optimaux.

L'idée de base de l'apprentissage par renforcement du gradient politique est de maximiser la récompense cumulée attendue en mettant à jour le gradient des paramètres politiques. Dans les tests AB, nous pouvons définir les paramètres de stratégie comme la probabilité de sélection pour chaque version de page. Pour y parvenir, nous pouvons utiliser la fonction softmax pour convertir les probabilités de sélection pour chaque version de page en une distribution de probabilité. La fonction softmax est définie comme suit : softmax(x) = exp(x) / somme(exp(x)) Parmi eux, x représente la probabilité de sélection de chaque version de page. En introduisant les probabilités de sélection dans la fonction softmax, nous pouvons obtenir une distribution de probabilité normalisée qui détermine la probabilité de sélection pour chaque version de page. De cette façon, nous pouvons améliorer l'effet des tests AB en calculant le gradient et en mettant à jour les paramètres de politique pour augmenter la probabilité de sélectionner une version de page avec plus de potentiel. L'idée centrale de l'apprentissage par renforcement du gradient de politique est de mettre à jour les paramètres en fonction du gradient, de sorte que la politique

pi(a|s;theta)=frac{e^{h(s,a;theta)}} {sum_{a'} e^{h(s,a';theta)}}

où, pi(a|s;theta) représente la probabilité de choisir l'action a dans l'état s, h(s,a ;theta) est l'état s et la fonction paramétrée de l'action a, theta est le paramètre de politique.

Dans l'apprentissage par renforcement du gradient politique, nous devons maximiser la récompense cumulée attendue, c'est-à-dire :

J(theta)=mathbb{E}_{tausimpi_{theta}}[sum_{t=0}^ { T-1}r_t]

où, tau représente un processus de test AB complet, T représente le nombre de pas de temps du test et r_t représente la récompense obtenue au pas de temps t. Nous pouvons utiliser la méthode de montée en gradient pour mettre à jour les paramètres de la politique. L'équation de mise à jour est :

theta_{t+1}=theta_t+alphasum_{t=0}^{T-1}nabla_{theta}logpi(a_t). |s_t; theta)r_t

où alpha est le taux d'apprentissage et nabla_{theta}logpi(a_t|s_t;theta) est le gradient politique. La signification de cette équation de mise à jour est qu'en ajustant les paramètres politiques dans le sens du gradient politique, la probabilité de sélectionner une version de page cible à forte activité commerciale peut être augmentée, maximisant ainsi la récompense cumulée attendue.

Dans les applications pratiques, l'apprentissage par renforcement du gradient politique doit prendre en compte certaines questions, telles que comment choisir la représentation de l'État, comment choisir la fonction de récompense, etc. Dans les tests AB, la représentation du statut peut inclure les attributs de l'utilisateur, la méthode d'affichage de la page, le contenu de la page, etc. Les fonctions de récompense peuvent être définies en fonction des objectifs commerciaux, tels que le taux de clics, le taux de conversion, etc. Dans le même temps, afin d'éviter les effets négatifs dans les applications réelles, nous devons effectuer des simulations avant les tests AB et limiter la stratégie pour garantir que notre stratégie est sûre et stable.

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