論文の概要: Counterfactual Contextual Multi-Armed Bandit: a Real-World Application to Diagnose Apple Diseases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04214v1
• Date: Mon, 8 Feb 2021 14:11:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 16:07:25.827730
• Title: Counterfactual Contextual Multi-Armed Bandit: a Real-World Application to Diagnose Apple Diseases
• Title（参考訳）: 対物的コンテキスト的マルチアーマッドバンド:Apple病のリアルタイム診断への応用
• Authors: Gabriele Sottocornola, Fabio Stella, Markus Zanker
• Abstract要約: リンゴの収穫後の病気は、リンゴ生産の経済セクターにおける主要な問題の一つである。 我々は,リンゴ病の診断を支援する画像ベースの意思決定支援システムであるDSSAppleを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7403133838762446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Post-harvest diseases of apple are one of the major issues in the economical sector of apple production, causing severe economical losses to producers. Thus, we developed DSSApple, a picture-based decision support system able to help users in the diagnosis of apple diseases. Specifically, this paper addresses the problem of sequentially optimizing for the best diagnosis, leveraging past interactions with the system and their contextual information (i.e. the evidence provided by the users). The problem of learning an online model while optimizing for its outcome is commonly addressed in the literature through a stochastic active learning paradigm - i.e. Contextual Multi-Armed Bandit (CMAB). This methodology interactively updates the decision model considering the success of each past interaction with respect to the context provided in each round. However, this information is very often partial and inadequate to handle such complex decision making problems. On the other hand, human decisions implicitly include unobserved factors (referred in the literature as unobserved confounders) that significantly contribute to the human's final decision. In this paper, we take advantage of the information embedded in the observed human decisions to marginalize confounding factors and improve the capability of the CMAB model to identify the correct diagnosis. Specifically, we propose a Counterfactual Contextual Multi-Armed Bandit, a model based on the causal concept of counterfactual. The proposed model is validated with offline experiments based on data collected through a large user study on the application. The results prove that our model is able to outperform both traditional CMAB algorithms and observed user decisions, in real-world tasks of predicting the correct apple disease.
• Abstract（参考訳）: リンゴの収穫後の病気は、リンゴ生産の経済部門で大きな問題の1つであり、生産者に深刻な経済的損失をもたらした。 そこで我々は,apple 病の診断を支援する画像ベースの意思決定支援システム dssapple を開発した。 具体的には,システムとの過去のインタラクションと文脈情報(すなわち,文脈情報)を活用することで,最適な診断を順次最適化する問題に対処する。 ユーザーによって提供される証拠)。 オンラインモデルを学習し、その結果を最適化する問題は、確率的アクティブラーニングパラダイム、すなわち、文献で一般的に扱われる。 CMAB (Contextual Multi-Armed Bandit) の略。 この方法論は、各ラウンドで提供されるコンテキストに関する過去のインタラクションの成功を考慮して、意思決定モデルをインタラクティブに更新する。 しかし、この情報は非常に頻繁に部分的で、そのような複雑な意思決定の問題に対処するのに不十分です。 一方、人間の決定には暗黙的に、人間の最終的な決定に大きく貢献する不観測要因(未観察の共創者として文献で言及される)が含まれる。 本稿では,観察された人間の判断に埋め込まれた情報を利用して,境界要因を疎外し,CMABモデルの有効性を向上し,適切な診断を行う。 具体的には,反事実の因果概念に基づく反事実的文脈的多武装バンディットモデルを提案する。 提案モデルは,アプリケーションに関する大規模なユーザ調査を通じて収集されたデータに基づいて,オフライン実験により検証される。 その結果,本モデルは従来のcmabアルゴリズムと観察したユーザの判断を上回ることができ,正確なapple病の予測を実世界で行うことができた。

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