Зачем маркетологу обучать агентов с подкреплением Reinforcement Learning (LR)?
Да, действительно, зачем? Ведь есть же ЧатГПТ, он умеет писать тексты, Миджорни может рисовать картинки, Суно и Ранвей генеририруют видео и аудио, надо учить промт-инженеринг, а не обучать агентов. Как обычно, давайте разбираться. Просто представьте себе мир, где все маркетлоги приобрели инфоциганские курсы и в совершенстве освоили написание подсказок...
Пример дискретного пространства Cart Pole из окружений Classic Control
Представьте себе маркетологов которые пишут в резюме "Уверенный пользователь ПК и MS Word". Лет 20 назад это давало конкурентные преимущества, но сейчас этим уже никого не удивишь. А через пяток лет все будут писать "Уверенный пользователь ЧатаГПТ"... вместо этого вы могли бы обучить своего агента искусственного интеллекта для выполнения типовых задач в маркетинге:
- Веб-аналитика
- Прогнозирование результатов рекламных кампаний
- Распределение бюджетов между каналами
- Сегментирование аудиторий
- Оптимизация пути пользователя
- Составление персональных рекомендаций
- и многое другое...
Библиотек и фреймворков для этого существует великое множество, и самый популярный из них это Gymnasium (ранее OpenAI Gym) Пример Q-learnin на Пайторче. Аналоги которого предоставляют среды для обучения агентов с использованием обучения с подкреплением (RL). Эти библиотеки отличаются поддерживаемыми типами сред, гибкостью настройки и доступностью встроенных симуляций. Большинство из них разрабатывается для роботов взаимодействия в 3д мире, но нас так же могут заинтересовать:
PettingZoo
- Это библиотека для создания и тестирования мультиагентных сред (multi-agent environments).
- Особенности: Фокусируется на мультиагентных задачах, что позволяет моделировать сценарии, где несколько агентов взаимодействуют в одной среде.Использует API, похожий на Gym, что упрощает переход. Поддерживает среды для различных типов взаимодействий между агентами: конкурентные, кооперативные, смешанные.
- Документация: https://www.pettingzoo.ml/
OpenSpiel
- Описание: Библиотека от DeepMind для обучения с подкреплением в различных играх.
- Особенности: Поддерживает более 20 игр, включая классические игры (шахматы, покер) и собственные симуляции.Ориентирован на обучение агентов в средах с ненаблюдаемыми состояниями (игры с неполной информацией). Подходит для разработки стратегий и моделирования сложных сценариев взаимодействия.
- Документация: https://github.com/deepmind/open_spiel
Т.е. ты предлагаешь, обучать искусственный интеллект играть в компьютерные игры? Да, именно! Вы можете обучить его играть в:
- Оптимизацию рекламного бюджета
- Лидогенерацию
- А\Б тестирование
- в какие там еще маркетологи игры играют...
Но самому учить этих агентов долго и скучно, как все это обучение можно автоматизировать?
Для этого существуют библиотеки AutoML, которые упрощают процесс настройки и обучения моделей. Вот некоторые из них:
RLlib (Ray)
- Библиотека для обучения агентов, созданная на базе Ray. Она поддерживает множество алгоритмов обучения с подкреплением (DQN, PPO, A3C и другие). Обеспечивает удобные инструменты для распределенного обучения, что позволяет масштабировать обучение на кластерах.
- Особенности: Поддержка широкого набора алгоритмов RL. Легкая настройка и запуск экспериментов. Встроенные средства для визуализации и отслеживания результатов.
- Документация: https://docs.ray.io/en/latest/rllib/index.html
2. Stable-Baselines3
- Библиотека, ориентированная на обучение с подкреплением. Она предоставляет удобный интерфейс для запуска экспериментов с классическими алгоритмами RL (PPO, DQN, A2C и другие) в OpenAI Gymnasium.
- Особенности: Простота использования и интеграция с Gymnasium. Поддержка различных методов оптимизации гиперпараметров через Optuna. Инструменты для сохранения и загрузки моделей.
- Документация: https://stable-baselines3.readthedocs.io/
3. Optuna + Stable-Baselines3
- Библиотека для автоматической оптимизации гиперпараметров, которая может быть использована вместе со Stable-Baselines3 для поиска оптимальных гиперпараметров алгоритмов RL.
- Особенности: Адаптивный байесовский поиск гиперпараметров. Интеграция с Stable-Baselines3 для оптимизации параметров агента. Простота настройки экспериментов с визуализацией прогресса.
- Документация: https://optuna.readthedocs.io/en/stable/
4. AutoRL (HParams, NAS для RL)
- AutoRL фокусируется на автоматическом подборе гиперпараметров и структур нейросетей для задач RL. С помощью поиска по пространству архитектур (NAS) можно автоматизировать выбор лучшей структуры сети.
- Особенности: Оптимизация гиперпараметров и архитектуры моделей. Подходит для задач, где структура сети может существенно влиять на результат.
- Установка: Зависит от конкретной реализации, часто включает использование Optuna или других библиотек NAS.
5. Keras-RL2
- Описание: Обертка для обучения агентов с использованием Keras/TensorFlow. Подходит для пользователей, знакомых с Keras, которые хотят автоматизировать обучение агентов.
- Особенности: Интеграция с Gymnasium. Поддержка основных алгоритмов RL (DQN, DDPG, A3C). Возможность настройки гиперпараметров через TensorFlow.
- Документация: https://github.com/keras-rl/keras-rl2
Резюме:
- Для масштабируемости и распределенного обучения лучше всего использовать RLlib.
- Для простоты использования и гибкости — Stable-Baselines3. А для автоматической оптимизации гиперпараметров — использовать Optuna.
- Для Keras/TensorFlow-ориентированных пользователей подойдет Keras-RL2.
Если в мире опенсорса так много всего понаписали, то может и для временных рядов что-то специализированное есть?
Конечно:
FinRL (Financial Reinforcement Learning)
- Описание: Библиотека специально создана для применения RL в торговле и анализе временных рядов на финансовых рынках.
- Особенности: Готовые среды для финансовых рынков, включая акции, криптовалюты и ETF. Поддержка различных алгоритмов RL, таких как PPO, A2C, DDPG. Хорошо документированные примеры для использования RL с временными рядами.
Документация: https://finrl.readthedocs.io/en/latest/
TensorTrade
- Описание: Библиотека, разработанная специально для применения RL в финансовых временных рядах, таких как торговля криптовалютой и акциями.
- Особенности:Интеграция с Gym и поддержка кастомных временных рядов.Гибкость в настройке стратегии и параметров торгового агента.Легко интегрируется с существующими библиотеками, такими как Stable-Baselines3 и TensorFlow.
- Установка:bashКопировать кодpip install tensortrade
- Документация: https://github.com/tensortrade-org/tensortrade
PyTorch RL + Custom Training Loop
- Описание: Если нужна высокая гибкость, можно использовать PyTorch для создания собственных алгоритмов RL и кастомных сред.
- Особенности: Полная свобода в создании архитектуры модели и среды. Можно учитывать специфические аспекты временных рядов.
- Применение: Определение модели и среды на основе временного ряда, а затем обучение агента в цикле. Подходит для специфических задач, которые не покрываются готовыми библиотеками.
ReAgent (Horizon)
- Описание: ReAgent (ранее известный как Horizon) — это библиотека RL с открытым исходным кодом для применения RL в реальных приложениях, включая маркетинг.
- Особенности: Поддерживает множество алгоритмов RL, включая DQN, PPO, Policy Gradient. Может быть использована для оптимизации стратегии распределения маркетингового бюджета, таргетинга рекламы и многоканального маркетинга. Обеспечивает инструменты для работы с непрерывными и дискретными действиями.
- Документация: https://reagent.ai/
RecSim от Google Research
- Описание: Библиотека симуляции рекомендаций, созданная для моделирования и оптимизации взаимодействия с пользователем в рекомендательных системах.
- Особенности: Хотя RecSim фокусируется на рекомендательных системах, она может быть адаптирована для задач персонализации в маркетинге. Позволяет моделировать поведение пользователей и тестировать стратегии взаимодействия, что полезно для настройки и оптимизации рекламных кампаний. Поддерживает обучение на основе симуляций пользовательских действий.
- Документация: https://github.com/google-research/recsim
MAB (Multi-Armed Bandit) библиотеки
- Описание: MAB является упрощенной версией RL, которая часто используется в маркетинге для задач, связанных с A/B-тестированием, выбором оптимальных рекламных баннеров и каналов.
- Популярные библиотеки: Vowpal Wabbit — для задач, где важна скорость обработки и масштабируемость. MABWiser — легковесная библиотека для решения задач с бандитами (Thompson Sampling, UCB и др.), применимых к маркетинговым экспериментам.
- Применение: Оптимизация стратегий показов рекламы, распределение бюджета на рекламные кампании в разных каналах.
- Документация: https://github.com/VowpalWabbit/vowpal_wabbit https://github.com/fidelity/mabwiser
TensorFlow Agents (TF-Agents)
- Описание: Библиотека от Google для реализации RL с использованием TensorFlow. Подходит для кастомных задач, таких как управление маркетинговыми кампаниями, где есть непрерывные или дискретные действия.
- Особенности: Хорошо интегрируется с TensorFlow для настройки кастомных нейронных сетей.Поддерживает различные алгоритмы RL, включая DQN, PPO, SAC.Подходит для задач оптимизации клиентского пути, управления затратами на рекламу и моделирования поведения клиентов.
- Документация: https://www.tensorflow.org/agents
Vowpal Wabbit для RL
- Описание: Vowpal Wabbit (VW) — это библиотека, разрабатываемая Microsoft Research, которая поддерживает контекстные многорукие бандиты и RL. Она подходит для задач персонализации в маркетинге, таких как адаптивное предложение контента.
- Особенности: Поддержка Contextual Bandits, которые полезны для адаптивного таргетинга. Высокая скорость и масштабируемость, что позволяет применять VW для больших объемов данных.
- Применение в маркетинге: Оптимизация таргетинга рекламы, выбор лучших рекламных креативов на основе контекста пользователя.
- Документация: https://vowpalwabbit.org/
Но если вам всего этого мало, то изучите еще:
Reinforcement Learning for Marketing (Проект GitHub)
- Некоторые исследователи делятся своими экспериментами и реализациями RL для маркетинга в виде проектов на GitHub. Такие проекты могут включать кастомные среды Gym для симуляции клиентского поведения и покупки.
- Особенности: Готовые примеры применения RL для управления рекламными бюджетами и моделирования поведения пользователей. Проекты часто используют OpenAI Gymnasium и подключают к ним данные о поведении пользователей.
- Ссылка на репозитории: Маркетинговые эксперименты с RL - по запросу доступно 11 штук
Итог:
Хотя нет специализированных библиотек с открытым исходным кодом, ориентированных исключительно на применение RL в маркетинге. Однако многие универсальные фреймворки и библиотеки, такие как Ray RLlib, Vowpal Wabbit и RecSim, могут быть адаптированы для решения маркетинговых задач, ну а если вам тесно заниматься только маркетингом, с полученным RL знаниями вы можете легко освоить FinRL или TensorTrade.
Итак, вы решили обучить своего собственного агента с RL, вот примерный шаг действий:
Шаг 1: Подготовка среды
- Определите среду: Создайте или выберите среду (например, кастомная среда или стандартная среда "CartPole-v1").
- Проверьте корректность среды: Убедитесь, что методы reset и step корректно возвращают значения. Это важно для стабильной работы алгоритма обучения.
Шаг 2: Выбор алгоритма обучения
- Выберите подходящий алгоритм RL: Простые среды: Q-Learning или SARSA для дискретных действий. Сложные среды: DQN (Deep Q-Networks), PPO (Proximal Policy Optimization), A2C (Advantage Actor-Critic).
- Использование библиотек: Stable Baselines3 — для быстрого применения стандартных алгоритмов.
- TorchRL или RLlib — для кастомизации алгоритмов.
Шаг 3: Настройка модели и параметров обучения
- Определите гиперпараметры: Параметры, такие как learning_rate, gamma (коэффициент дисконтирования), epsilon (для ε-жадной стратегии), batch_size, target_update и др.
- Инициализируйте модель: Определите сеть и загрузите её в память.
Шаг 4: Обучение модели
- Запуск цикла обучения:Задайте количество эпизодов и шагов.В каждом эпизоде агент выполняет действия, обновляет веса модели и получает вознаграждения.В конце эпизода обновите параметры и сохраните модель.
Шаг 5: Оценка агента
- Проверка агента в среде: После обучения проверьте, как агент действует в той же среде или в тестовой среде.
Шаг 6: Визуализация прогресса
- График награды по эпизодам: Постройте график, показывающий изменение суммарной награды за эпизод в процессе обучения.
- Сравнение поведения до и после обучения: Запишите видео или визуализируйте поведение агента на нескольких тестовых эпизодах до и после обучения.
- Метрики эффективности: Среднее количество шагов до достижения цели. Средняя награда за эпизод. Процент успешных эпизодов.
Шаг 7: Тестирование в новых условиях
- Используйте новую версию среды: Например, увеличьте сложность (измените параметры) или добавьте дополнительные препятствия.
- Проверьте адаптивность: Оцените, как агент адаптируется к изменениям.
Шаг 8: Оптимизация и дообучение
- Тонкая настройка гиперпараметров: Изменяйте learning_rate, batch_size и другие параметры для улучшения результатов.
- Дообучение модели: Используйте метод model.learn() для дообучения модели с новыми параметрами или на усложненной версии среды.
Удачи мне в моих экспериментах!
Начать дискуссию