В каких реальных ситуациях мы можем использовать алгоритм многорукого бандита?

15

Многорукие бандиты хорошо работают в ситуации, когда у вас есть выбор, и вы не уверены, какой из них увеличит ваше самочувствие. Вы можете использовать алгоритм для некоторых реальных жизненных ситуаций. В качестве примера, обучение может быть хорошей областью:

Если ребенок изучает столярное дело, и он плохо в этом разбирается, алгоритм скажет ему / ей, что ему, вероятно, нужно двигаться дальше. Если он / она хорош в этом, алгоритм скажет ему / ей продолжать изучать это поле.

Знакомства также является хорошей областью:

Вы мужчина, который вкладывает много усилий в преследование леди. Тем не менее, ваши усилия определенно не приветствуются. Алгоритм должен «слегка» (или сильно) подтолкнуть вас двигаться дальше.

Для каких других реальных ситуаций мы можем использовать алгоритм многорукого бандита?

PS: Если вопрос слишком широкий, пожалуйста, оставьте комментарий. Если будет консенсус, я сниму свой вопрос.

algorithms reinforcement-learning multiarmed-bandit Andy K
источник
3
Учитывая, что есть 3 ответа (пока что), я не думаю, что это слишком широкий вопрос, чтобы отвечать.
gung - Восстановить Монику
@gung У меня есть больше голосов, но они не отражаются на моем счете. Как придешь?
Энди К
5
Это потому, что эта ветка - вики сообщества (CW), @AndyK. Когда тема - CW, люди не получают репутацию из-за отрицательных голосов (или теряют ее из-за отрицательных голосов). Вы бы заработали значки, как обычно, хотя. Такие вопросы, как этот, которые запрашивают списки вещей и где нет единого, четкого «правильного» ответа, должны быть не по теме на сайтах SE. Наш компромисс (я полагаю, что другие сайты делают то же самое) состоит в том, чтобы разрешать такие вопросы в каждом конкретном случае, но делать их CW.
gung - Восстановить Монику
достаточно справедливо @ Gung
Энди К
1
поступление в колледж Подбор метрик для выбора реципиентов для донорских органов.
EngrStudent - Восстановить Монику

Ответы:

8

Когда вы играете в оригинальные игры про покемонов (красные, синие и желтые) и попадаете в город Селадон, у ракетных игровых автоматов Team разные шансы. Multi-Arm Bandit прямо здесь, если вы хотите оптимизировать получение этого Porygon действительно быстро.

На полном серьезе люди говорят о проблеме с выбором параметров настройки в машинном обучении. Особенно, если у вас много переменных, о разведке и эксплуатации говорят. Посмотрите, как Spearmint или даже новый документ в этой теме, который использует супер простой алгоритм для выбора параметров настройки (и способ превосходит другие методы настройки переменных)

www3
источник
6

Они могут быть использованы в биомедицинских условиях лечения / дизайна исследования. Например, я считаю, что алгоритмы q-обучения используются в последовательных, многократных назначениях, рандомизированных испытаниях ( SMART-исследования ). В принципе, идея заключается в том, что режим лечения оптимально адаптируется к прогрессу пациента. Ясно, как это может быть лучше для отдельного пациента, но оно также может быть более эффективным в рандомизированных клинических испытаниях.

gung - Восстановить Монику
источник
Спасибо @gung. Я не знал об этом алгоритме. Я прочитаю это
Энди К
6

Они используются в A / B-тестировании онлайн-рекламы, где разные объявления показываются разным пользователям и на основании результатов принимаются решения о том, какие объявления показывать в будущем. Это описано в хорошей статье исследователя Google Стивена Л. Скотта .

Тим
источник
Спасибо @Tim. Я читал, что vwo.com/blog/multi-armed-bandit-algorithm
Энди К
2

Я задал тот же вопрос на Quora

Вот ответ

  • Распределение финансирования для разных отделов организации

  • Выбор лучших спортсменов из группы студентов с ограниченным временем и произвольным порогом отбора

  • Максимизация доходов веб-сайта при одновременном тестировании новых функций (вместо A / B-тестирования) Вы можете использовать их в любое время, когда вам нужно оптимизировать результаты, когда у вас недостаточно данных для создания строгой статистической модели.

Andy K
источник