Q:
Wie könnte das Konzept des Gleichgewichts maschinelles Lernen beeinflussen?
EIN:Im Allgemeinen wird ein Gleichgewicht das maschinelle Lernen beeinflussen, indem versucht wird, maschinelle Lernumgebungen zu stabilisieren und Ergebnisse mit einer kompatiblen Mischung aus deterministischen und probabilistischen Komponenten zu erzielen.
Experten beschreiben ein "Gleichgewicht" als eine Situation, in der rationale Akteure in einem System des maschinellen Lernens einen Konsens über strategisches Handeln erzielen. Das spieltheoretische Nash-Gleichgewicht beinhaltet insbesondere zwei oder mehr dieser rationalen Akteure, die Strategien konsolidieren, indem sie erkennen, von denen kein Spieler profitiert Änderung einer bestimmten Strategie, wenn die anderen Spieler ihre nicht ändern.
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Eine besonders beliebte und einfache Demonstration des Nash-Gleichgewichts beinhaltet eine einfache Matrix, in der zwei Spieler jeweils ein binäres Ergebnis auswählen.
Das Obige ist eine ziemlich technische Methode, um das Gleichgewicht und seine Funktionsweise zu beschreiben. Ein viel informellerer Weg, um das Konzept des Gleichgewichts zu veranschaulichen, insbesondere das obige Beispiel von zwei rationalen Akteuren, von denen jeder eine binäre Wahl hat, besteht darin, über das Szenario nachzudenken, das man als "aufeinander zugehen im Flur der High School" bezeichnen könnte.
Angenommen, zwei Personen gehen in verschiedene Richtungen durch einen Flur der High School (oder einen anderen Bereich), in dem in der Breite nur zwei Personen Platz haben. Die zwei offenen Pfade sind die binären Ergebnisse. Wenn die beiden rationalen Akteure unterschiedliche binäre Ergebnisse wählen, die sich nicht widersprechen, gehen sie aneinander vorbei und sagen Hallo. Wenn sie sich für zwei widersprüchliche binäre Ergebnisse entscheiden, bewegen sie sich im selben Raum, und einer von ihnen muss nachgeben.
Wenn im obigen Beispiel die beiden rationalen Akteure die beiden kompatiblen und nicht widersprüchlichen Ergebnisse auswählen, besteht der allgemeine Konsens darin, dass keiner von beiden durch eine Änderung seiner Strategie - in diesem Fall der Laufrichtung - gewinnt, wenn der andere seine Strategie nicht ändert.
Das Obige stellt ein Gleichgewicht dar, das in jedem gegebenen Konstrukt des maschinellen Lernens modelliert werden kann. In Anbetracht dieses einfachen Beispiels werden immer zwei rationale Akteure zusammenarbeiten, oder mit anderen Worten, zwei Personen, die aneinander vorbeigehen.
Das Gegenteil könnte als "Ungleichgewicht" bezeichnet werden - wenn die beiden rationalen Akteure, wie erwähnt, widersprüchliche Ergebnisse wählen, muss einer von ihnen nachgeben. Das ML-Programm, das dies modelliert, könnte jedoch in eine Endlosschleife geworfen werden, wenn beide nachgeben - ähnlich wie zwei Personen, die sich bewegen müssen, um sich gegenseitig anzupassen, und dennoch weiter in Richtung Kollision gehen.
Gleichgewichte wie das obige werden im Allgemeinen beim maschinellen Lernen verwendet, um einen Konsens zu erzielen und Modelle zu stabilisieren. Ingenieure und Entwickler werden nach solchen Szenarien und Situationen suchen, die von Gleichgewichten profitieren, und daran arbeiten, diejenigen zu ändern oder damit umzugehen, die dies nicht tun. Anhand von Beispielen aus der Praxis, die ML-Gleichgewichten entsprechen, ist leicht zu erkennen, wie diese Art der Analyse im maschinellen Lernsystem auf einzigartige Weise lehrreich ist, um herauszufinden, wie menschliches Verhalten durch die Schaffung rationaler Akteure und Agenten modelliert werden kann. Dies ist nur ein hervorragendes Beispiel dafür, wie ein Gleichgewicht verwendet werden kann, um Fortschritte bei der Anwendung maschineller Lernsysteme zu erzielen.
