Exploration und Exploitation sind zwei Schlüsselkonzepte, die man beim Lernen der Urteilsbildung berücksichtigen muss. Diese Begriffe sind wie die zwei Seiten einer Münze, die beide für das Lernen und die Entwicklung von Algorithmen wichtig sind.
Im Folgenden sehen wir, wie sie die Bildungslandschaft beeinflussen.
Experimentieren im Gegensatz zur Auswahl des Besten
Angenommen, du versuchst, ein Rätsel zu lösen. Das Ausprobieren ähnelt dem Anprobieren vieler Gegenstände in der Hoffnung, den perfekt passenden zu finden.
Die Ausbeutung findet jedoch statt, wenn du die Teile, die am besten zu passen scheinen, anhand dessen, was du bereits weißt, zusammenstellst.
Es kommt darauf an, ein Gleichgewicht zwischen dem Ausprobieren neuer Ansätze und dem Festhalten an bewährten Strategien zu finden.
Entscheidungskompetenz erwerben
Um die optimale Entscheidungsstrategie zu bestimmen, verwenden Lernalgorithmen eine Technik, die als Policy-Gradient-Ansätze bekannt ist. Sie nehmen eine Reihe von Richtlinien auf, die ihnen bei der Entscheidungsfindung unter verschiedenen Umständen helfen.
Diese Richtlinien lenken die Menschen auf das beste mögliche Ergebnis, ähnlich wie eine Landkarte.
Diese Ansätze stoßen auf Schwierigkeiten, obwohl sie auch Vorteile haben, wie z.B. eine große Bandbreite an Optionen zu handhaben und sich nicht in einem einzigen Ansatz zu verzetteln.
Aufgrund ihrer Entscheidungsprozesse und des Umfelds, in dem sie agieren, können ihre Einschätzungen mitunter erheblich voneinander abweichen.
Einfallsreich sein und gleichzeitig das Gleichgewicht wahren
Ein wenig Abwechslung in den Lernprozess zu bringen, ist ein Ansatz, um ihn interessanter zu gestalten. Algorithmen können neue Möglichkeiten entdecken und aus einem Muster ausbrechen, indem sie ein gewisses Maß an Unvorhersehbarkeit in ihren Entscheidungsprozess einbringen.
Die Unvorhersehbarkeit darf aber nicht außer Kontrolle geraten, denn das kann die Wirksamkeit der Regeln beeinträchtigen.
Ein weiteres wichtiges Element ist die Minimierung der Unterschiede zwischen den Schätzungen, die Algorithmen liefern. Sie können effektiver lernen, wenn bestimmte Methoden angewendet werden, um die Konsistenz dieser Schätzungen zu verbessern.
Doch die Sache hat einen Haken: Die Erhöhung der Konsistenz der Schätzungen kann gelegentlich neue Schwierigkeiten mit sich bringen.
Abschluss
Das Yin und Yang des algorithmischen Lernens sind Exploration und Exploitation. Um Algorithmen für eine optimale Leistung zu optimieren, muss man die richtige Balance zwischen dem Ausprobieren neuer Ideen und dem Festhalten an dem, was funktioniert, finden.
Sie wollen Experten darin werden, die besten Entscheidungen zu treffen, aber sie haben auch Hindernisse zu überwinden. Das Lernen kann durch Techniken wie die Glättung von Schätzungen und die Einführung einer gewissen Unvorhersehbarkeit zur Erkundung erleichtert werden.
Diese Schwankungen zu verstehen, ist wichtig, um Lernalgorithmen zu verbessern.
