論文の概要: Integrating Human Expertise in Continuous Spaces: A Novel Interactive
Bayesian Optimization Framework with Preference Expected Improvement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12662v1
- Date: Tue, 23 Jan 2024 11:14:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-24 16:09:23.792120
- Title: Integrating Human Expertise in Continuous Spaces: A Novel Interactive
Bayesian Optimization Framework with Preference Expected Improvement
- Title（参考訳）: 人間の専門知識を連続空間に統合する: 嗜好性が期待できる新しい対話型ベイズ最適化フレームワーク
- Authors: Nikolaus Feith, Elmar Rueckert
- Abstract要約: Interactive Machine Learning (IML)は、人間の専門知識を機械学習プロセスに統合することを目指している。
ベイズ最適化(BO)に基づく新しいフレームワークを提案する。
BOは機械学習アルゴリズムと人間とのコラボレーションを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5148939336441986
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Interactive Machine Learning (IML) seeks to integrate human expertise into
machine learning processes. However, most existing algorithms cannot be applied
to Realworld Scenarios because their state spaces and/or action spaces are
limited to discrete values. Furthermore, the interaction of all existing
methods is restricted to deciding between multiple proposals. We therefore
propose a novel framework based on Bayesian Optimization (BO). Interactive
Bayesian Optimization (IBO) enables collaboration between machine learning
algorithms and humans. This framework captures user preferences and provides an
interface for users to shape the strategy by hand. Additionally, we've
incorporated a new acquisition function, Preference Expected Improvement (PEI),
to refine the system's efficiency using a probabilistic model of the user
preferences. Our approach is geared towards ensuring that machines can benefit
from human expertise, aiming for a more aligned and effective learning process.
In the course of this work, we applied our method to simulations and in a real
world task using a Franka Panda robot to show human-robot collaboration.
- Abstract（参考訳）: Interactive Machine Learning (IML)は、人間の専門知識を機械学習プロセスに統合することを目指している。
しかし、ほとんどの既存のアルゴリズムは、状態空間やアクション空間が離散値に限定されているため、Realworld Scenariosには適用できない。
さらに、既存のすべてのメソッドの相互作用は、複数の提案間の決定に制限される。
そこで我々はベイズ最適化(BO)に基づく新しい枠組みを提案する。
Interactive Bayesian Optimization (IBO)は、機械学習アルゴリズムと人間とのコラボレーションを可能にする。
このフレームワークはユーザの好みを捉え、ユーザが手動で戦略を形作るためのインターフェースを提供する。
さらに,ユーザの嗜好の確率論的モデルを用いて,システムの効率を向上するために,新たな獲得機能であるPreference expected Improvement (PEI)を組み込んだ。
私たちのアプローチは、機械が人間の専門知識の恩恵を受けられるように、より整合的で効果的な学習プロセスを目指しています。
本研究の過程で,Franka Pandaロボットを用いたシミュレーションおよび実世界の課題に本手法を適用し,人間とロボットのコラボレーションを示す。
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