論文の概要: Initializing Services in Interactive ML Systems for Diverse Users

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11846v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 04:26:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 16:58:58.805333
• Title: Initializing Services in Interactive ML Systems for Diverse Users
• Title（参考訳）: 対話型MLシステムにおけるリバースユーザ向け初期化サービス
• Authors: Avinandan Bose, Mihaela Curmei, Daniel L. Jiang, Jamie Morgenstern, Sarah Dean, Lillian J.Ratliff, Maryam Fazel
• Abstract要約: 異種データ分布を持つ複数のサブポピュレーションにまたがるユーザから対話的に学習するMLシステムについて検討する。 そこで本稿では,サービスセットを初期化しながら,ごく少数のユーザの好みデータ収集を適応的に行うランダム化アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.445931639366325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper studies ML systems that interactively learn from users across multiple subpopulations with heterogeneous data distributions. The primary objective is to provide specialized services for different user groups while also predicting user preferences. Once the users select a service based on how well the service anticipated their preference, the services subsequently adapt and refine themselves based on the user data they accumulate, resulting in an iterative, alternating minimization process between users and services (learning dynamics). Employing such tailored approaches has two main challenges: (i) Unknown user preferences: Typically, data on user preferences are unavailable without interaction, and uniform data collection across a large and diverse user base can be prohibitively expensive. (ii) Suboptimal Local Solutions: The total loss (sum of loss functions across all users and all services) landscape is not convex even if the individual losses on a single service are convex, making it likely for the learning dynamics to get stuck in local minima. The final outcome of the aforementioned learning dynamics is thus strongly influenced by the initial set of services offered to users, and is not guaranteed to be close to the globally optimal outcome. In this work, we propose a randomized algorithm to adaptively select very few users to collect preference data from, while simultaneously initializing a set of services. We prove that under mild assumptions on the loss functions, the expected total loss achieved by the algorithm right after initialization is within a factor of the globally optimal total loss with complete user preference data, and this factor scales only logarithmically in the number of services. Our theory is complemented by experiments on real as well as semi-synthetic datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,異種データ分布を持つ複数のサブポピュレーションでユーザから対話的に学習するMLシステムについて検討する。 主な目的は、ユーザーの好みを予測しながら、異なるユーザーグループ向けに専門サービスを提供することである。 ユーザがサービスがどれだけ好まれるかに基づいてサービスを選択すると、サービスは、蓄積したユーザデータに基づいて順応し、自らを洗練し、ユーザとサービスの間の反復的かつ交代的な最小化プロセス(学習ダイナミクス)を生み出す。 このような調整されたアプローチを採用するには2つの大きな課題があります。 (i)未知のユーザー選好:典型的には、ユーザ選好のデータはインタラクションなしでは利用できず、大規模で多様なユーザーベースで統一されたデータ収集は禁止的に高価である。 (II) 最適部分解: 単一サービスにおける個々の損失が凸である場合でも、全体の損失(全ユーザおよび全サービスにわたる損失関数の仮定)は凸ではなく、学習ダイナミクスが局所的なミニマムで立ち往生する可能性が高い。 上記の学習力学の最終結果は、ユーザに提供するサービスの初期セットの影響を強く受けており、グローバルな最適結果に近いことが保証されていない。 そこで本研究では,サービス群を初期化しながら,ユーザを適応的に選択して選好データを収集するランダム化アルゴリズムを提案する。 損失関数の軽度な仮定の下では、初期化直後のアルゴリズムが達成した総損失は、全ユーザの選好データによる世界的最適総損失の係数の範囲内であり、この係数はサービス数において対数的にしかスケールしない。 我々の理論は、実および半合成データセットの実験によって補完される。

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