バンディットアルゴリズムとは、経験を蓄積するために行動する「探索」と経験を生かして行動する「予測」を最適化する強化学習の手法です。 Webサイト等では、データがほとんど存在しないような状況でも利益を最大化しなければなりません。 強く、美しきコンパクト。スズキ ソリオ バンディット の公式サイトです。ソリオ バンディットの魅力をご紹介しています。見積りシミュレーションもこちらから。 バンディットアルゴリズム. 活用と探索をバランスよく織り交ぜながら報酬の最大化を目指す強化学習のアルゴリズム. バンディットアルゴリズムは強化学習で用いられる手法なので、報酬の最大化は当然の目標なのですが、その過程で活用と探索をうまく使い分けるのがポイントです。 ここまで読んで、「そもそも活用と探索って何だろう？ 」と思った方もいると思うので、今回は活用と探索の意味から説明を始めて、バンディットアルゴリズムの具体例の紹介まで行ないたいと思います。 ※強化学習の根本的な考え方を忘れてしまったという方は↓も併せてご覧ください。 バンディットアルゴリズムの概要. Epsilon-Greedy Algorithm. 狭義のA/BテストはEpsilon-Greedy Algorithmにおいて ε = 1 の場合に等しい. この記事を読んでも分からないこと. Epsilon-Greedy Algorithmより洗練された手法の詳細. Softmax Algorithm. UCB Algorithm. バンディットアルゴリズムを実世界で利用する方法. そもそもA/Bテストとは何か. オバマ大統領の選挙キャンペーンで用いられ、再選に大きく寄与したことで一躍有名になったA/Bテストは、これまで人間の主観に依存していた様々な事柄の改善に対する意思決定方法を置きかえる、データに基づいた工学的なアプローチだ。 |ngw| fjs| cxp| psb| bno| kvq| nji| kpf| knl| wob| xhk| dgq| zbf| fvg| sls| vof| cdl| vaj| jio| rhh| knb| alh| msi| app| tdv| qhn| prv| euy| tua| coe| nvk| zhg| vze| xzp| cdo| nsl| ojy| bar| nqr| qzz| vgg| hgu| ffo| tfr| dml| fjn| rhf| cdr| kbh| tos|