Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Вступ до Задачі | Проблема Багаторукого Бандита
Вступ до навчання з підкріпленням
course content

Зміст курсу

Вступ до навчання з підкріпленням

Вступ до навчання з підкріпленням

1. Основна Теорія Навчання з Підкріпленням
2. Проблема Багаторукого Бандита
3. Динамічне Програмування
4. Методи Монте-Карло
5. Навчання з часовою різницею

book
Вступ до Задачі

Задача про багаторукого бандита (MAB) — це відома проблема у навчанні з підкріпленням, теорії прийняття рішень та теорії ймовірностей. Вона полягає у тому, що агент багаторазово обирає між декількома діями, кожна з яких приносить винагороду з певного фіксованого розподілу ймовірностей. Мета — максимізувати виграш за фіксовану кількість кроків у часі.

Походження задачі

Термін «багаторукий бандит» походить від аналогії з ігровим автоматом, який часто називають «одноруким бандитом» через наявність важеля. У цій ситуації уявіть, що є декілька ігрових автоматів або автомат із декількома важелями (руками), і кожна рука має свій власний розподіл ймовірностей для винагород. Мета — максимізувати виграш за обмежену кількість спроб, ретельно обираючи, який важіль тягнути.

Виклик

Проблема MAB відображає задачу балансування між дослідженням та експлуатацією:

  • Дослідження: випробування різних важелів для збору інформації про їхні виплати;
  • Експлуатація: використання важеля, який наразі здається найкращим, для максимізації поточних винагород.

Наївний підхід — багаторазове використання одного важеля — може призвести до неоптимальних результатів, якщо існує кращий важіль, який залишився недослідженим. З іншого боку, надмірне дослідження може марнувати ресурси на варіанти з низькою винагородою.

Застосування в реальному світі

Хоча спочатку задача MAB була сформульована у сфері азартних ігор, вона зустрічається у багатьох галузях:

  • Онлайн-реклама: вибір найкращої реклами для показу на основі взаємодії користувача;
  • Клінічні випробування: тестування кількох методів лікування для визначення найефективнішого;
  • Системи рекомендацій: надання користувачам найбільш релевантного контенту.
question mark

Яка основна складність у задачі багаторукого бандита?

Select the correct answer

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 1

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

course content

Зміст курсу

Вступ до навчання з підкріпленням

Вступ до навчання з підкріпленням

1. Основна Теорія Навчання з Підкріпленням
2. Проблема Багаторукого Бандита
3. Динамічне Програмування
4. Методи Монте-Карло
5. Навчання з часовою різницею

book
Вступ до Задачі

Задача про багаторукого бандита (MAB) — це відома проблема у навчанні з підкріпленням, теорії прийняття рішень та теорії ймовірностей. Вона полягає у тому, що агент багаторазово обирає між декількома діями, кожна з яких приносить винагороду з певного фіксованого розподілу ймовірностей. Мета — максимізувати виграш за фіксовану кількість кроків у часі.

Походження задачі

Термін «багаторукий бандит» походить від аналогії з ігровим автоматом, який часто називають «одноруким бандитом» через наявність важеля. У цій ситуації уявіть, що є декілька ігрових автоматів або автомат із декількома важелями (руками), і кожна рука має свій власний розподіл ймовірностей для винагород. Мета — максимізувати виграш за обмежену кількість спроб, ретельно обираючи, який важіль тягнути.

Виклик

Проблема MAB відображає задачу балансування між дослідженням та експлуатацією:

  • Дослідження: випробування різних важелів для збору інформації про їхні виплати;
  • Експлуатація: використання важеля, який наразі здається найкращим, для максимізації поточних винагород.

Наївний підхід — багаторазове використання одного важеля — може призвести до неоптимальних результатів, якщо існує кращий важіль, який залишився недослідженим. З іншого боку, надмірне дослідження може марнувати ресурси на варіанти з низькою винагородою.

Застосування в реальному світі

Хоча спочатку задача MAB була сформульована у сфері азартних ігор, вона зустрічається у багатьох галузях:

  • Онлайн-реклама: вибір найкращої реклами для показу на основі взаємодії користувача;
  • Клінічні випробування: тестування кількох методів лікування для визначення найефективнішого;
  • Системи рекомендацій: надання користувачам найбільш релевантного контенту.
question mark

Яка основна складність у задачі багаторукого бандита?

Select the correct answer

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 1
some-alt