Att skapa effekt i verkliga miljöer kräver artificiell intelligens teknik för att spänna över hela rörledningen från data, till prediktiva modeller, till beslut. Dessa komponenter brukar närma sig separat: en maskininlärningsmodell tränas först genom ett mått på prediktiv noggrannhet, och sedan används dess förutsägelser som ingång till en optimeringsalgoritm som ger ett beslut. Den förlustfunktion som används för att träna modellen kan dock lätt missriktas med slutmålet, vilket är att göra bästa möjliga beslut. Hand-tuning förlustfunktionen för att anpassa sig till optimering är en svår och felbenägen process (som ofta hoppar över helt). Vi fokuserar på kombinatoriska optimeringsproblem och inför en allmän ram för beslutsfokuserat lärande, där maskininlärningsmodellen tränas direkt i samband med optimeringsalgoritmen för att ta fram högkvalitativa beslut. Tekniskt sett är vårt bidrag ett sätt att integrera gemensamma klasser av diskreta optimeringsproblem i djupinlärning eller andra prediktiva modeller, som vanligtvis tränas genom lutningsnedstigning. Huvudidén är att använda en kontinuerlig avslappning av det diskreta problemet för att sprida gradienter genom optimeringsförfarandet. Vi omedelbart denna ram för två breda klasser av kombinatoriska problem: linjära program och submodulär maximering. Experimentella resultat över en mängd olika domäner visar att beslutsfokuserat lärande ofta leder till förbättrad optimeringsprestanda jämfört med traditionella metoder. Vi finner att standardmått av noggrannhet inte är en tillförlitlig proxy för en prediktiv modells nytta i optimering, och vår metods förmåga att specificera det verkliga målet som modellens utbildningsmål ger betydande utdelningar över en rad beslutsproblem.
REF föreslog att man skulle använda kontinuerlig avslappning av diskreta problem för att bakåtrikta lutningarna, till uppströms modeller för maskininlärning.
Melding the Data-Decisions Pipeline: Decision-Focused Learning for Combinatorial Optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}