ポリシー勾配強化学習を用いたAB最適化手法

AB テストは、オンライン実験で広く使用されているテクノロジーです。その主な目的は、ページまたはアプリケーションの 2 つ以上のバージョンを比較して、どのバージョンがより優れたビジネス目標を達成しているかを判断することです。これらの目標は、クリックスルー率、コンバージョン率などです。対照的に、強化学習は、試行錯誤学習を使用して意思決定戦略を最適化する機械学習方法です。ポリシー勾配強化学習は、最適なポリシーを学習することで累積報酬を最大化することを目的とした特別な強化学習手法です。どちらもビジネス目標の最適化において異なる用途を持っています。

AB テストでは、ページのバージョンの違いをさまざまなアクションとして扱い、ビジネス目標は報酬シグナルの重要な指標とみなすことができます。最大のビジネス目標を達成するには、適切なページ バージョンを選択し、ビジネス目標に基づいて対応する報酬シグナルを与えることができる戦略を設計する必要があります。これに関して、ポリシー勾配強化学習法を適用して、最適なポリシーを学習できます。継続的な反復と最適化を通じて、ページ バージョンのパフォーマンスを向上させ、最適なビジネス目標を達成できます。

ポリシー勾配強化学習の基本的な考え方は、ポリシー パラメーターの勾配を更新することで、期待される累積報酬を最大化することです。 AB テストでは、各ページ バージョンの選択確率として戦略パラメーターを定義できます。これを実現するには、ソフトマックス関数を使用して、各ページ バージョンの選択確率を確率分布に変換します。ソフトマックス関数は次のように定義されます。 ソフトマックス(x) = exp(x) / sum(exp(x)) このうち、x は各ページバージョンの選択確率を表します。選択確率をソフトマックス関数に入力すると、各ページ バージョンの選択確率を決定する正規化された確率分布を取得できます。このように、傾きを計算してポリシーパラメータを更新することで、より可能性の高いページバージョンが選択される確率を高めることで、ABテストの効果を高めることができます。ポリシー勾配強化学習の中心的な考え方は、勾配に基づいてパラメータを更新することです。これにより、ポリシー

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

その中に,\pi(a|s;\theta) は状態 s でアクション a を選択する確率を表し、h(s,a;\theta) は状態 s とアクション a のパラメーター化された関数、\theta は戦略パラメーターです。

ポリシー勾配強化学習では、期待される累積報酬、つまり:

J(\theta)=\mathbb を最大化する必要があります。 { E}_{\tau\sim\pi_{\theta}}[\sum_{t=0}^{T-1}r_t]

そのうち、\tau は完全な AB テスト プロセス。T はテストのタイム ステップ数を表し、r_t はタイム ステップ t で得られる報酬を表します。勾配上昇法を使用してポリシー パラメーターを更新できます。更新式は次のとおりです:

\theta_{t 1}=\theta_t \alpha\sum_{t=0}^{ T-1 }\nabla_{\theta}\log\pi(a_t|s_t;\theta)r_t

ここで、\alpha は学習率、\nabla_{\theta} \log\pi (a_t|s_t;\theta) はポリシーの勾配です。この更新方程式の意味は、ポリシー勾配の方向に沿ってポリシー パラメーターを調整することで、ビジネス性の高いターゲット ページ バージョンを選択する確率を高め、それによって期待される累積報酬を最大化できることです。

実際のアプリケーションでは、ポリシー勾配強化学習では、状態表現の選択方法、報酬関数の選択方法など、いくつかの問題を考慮する必要があります。 AB テストでは、ステータスの表現にはユーザーの属性、ページの表示方法、ページのコンテンツなどが含まれます。クリックスルー率やコンバージョン率などのビジネス目標に基づいて報酬関数を設定できます。同時に、実際のアプリケーションでの悪影響を回避するために、AB テストの前にシミュレーションを実施し、戦略が安全で安定していることを保証するために戦略を制限する必要があります。

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