Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевд статьи Solving multiarmed bandits: A comparison of epsilon-greedy and Thompson sampling.

Задача о многоруком бандите

Задача о многоруком бандите – одна из самых основных задач в науке о решениях. А именно, это задача об оптимальном распределении ресурсов в уcловиях неопределенности. Само название «многорукий бандит» пошло от старых игровых автоматов, которыми управляли при помощи ручек. Эти автоматы получили прозвище «бандиты», потому что после общения с ними люди обычно чувствовали себя ограбленными. А теперь представьте, что таких машин несколько и шанс выиграть у разных машин разный. Раз уж мы взялись играть с этими машинами, мы хотим определить, у какой этот шанс выше и использовать (exploit) эту машину чаще, чем другие.

Проблема в следующем: как нам эффективнее всего понять, какая машина подходит лучше всего, и при этом перепробовать много возможностей в реальном времени? Это не какая-то теоретическая проблема, это проблема, с которой бизнес сталкивается все время. Например, у компании есть несколько вариантов сообщений, которые надо показывать пользователям (в число сообщений, например, входят и реклама, сайты, изображения) так, чтобы выбранные сообщения максимизировали некое бизнес-задание (конверсию, кликабельность и пр.)

Читать дальше →

https://habr.com/post/425619/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=425619