Contexual bandit @TokyoWebMining
3. Banditアルゴリズムã«ã¤ã„㦠•  å ±é…¬ãŒã‚ã‹ã‚‰ãªã„複数ã®ã‚¹ãƒãƒƒãƒˆãƒžã‚·ãƒ³ãŒ ã‚ã£ãŸã¨ãã«ä½•å›žã‹è©¦è¡Œã™ã‚‹ã“ã¨ã«ã‚ˆã‚Šæœ€ã‚‚利 å¾—ãŒé«˜ã„スãƒãƒƒãƒˆãƒžã‚·ãƒ³ã‚’発見ã™ã‚‹ –  Ex: 広告ã®ã‚¯ãƒªã‚¨ã‚¤ãƒ†ã‚£ãƒ–ã®ã†ã¡æœ€ã‚‚クリック率 (Click through rate, CTR)ãŒé«˜ã„クリエイティブを見 ã¤ã‘ã‚‹ •  å‚考 Finite-Ââ€Dme Analysis of mulDarmed bandit problem, Machine Learning,2002 4. Bandit アルゴリズムã«ã¤ã„㦠CTR=20% Click 2000回 Imps 10000回 CTR=12.5% Click 1回 Imps 8回 CTR=13.0% Click 1300回 Imps 10000回 •  å˜ç´”ã«CTRãŒé«˜ã„クリエイティブを出ã™ã ã‘ãªã‚‰å·¦ã®åºƒå‘Šã®æ–¹ãŒé«˜ ã„ã€ã—ã‹ã—真んä¸ã®åºƒå‘Šã¯ã¾ã ã»ã¨ã‚“ã©ã‚¤ãƒ³
Introduction to contexual bandit
3. Banditアルゴリズムã«ã¤ã„㦠• å ±é…¬ãŒã‚ã‹ã‚‰ãªã„複数ã®ã‚¹ãƒãƒƒãƒˆãƒžã‚·ãƒ³ãŒ ã‚ã£ãŸã¨ãã«ä½•å›žã‹è©¦è¡Œã™ã‚‹ã“ã¨ã«ã‚ˆã‚Šæœ€ã‚‚ 利得ãŒé«˜ã„スãƒãƒƒãƒˆãƒžã‚·ãƒ³ã‚’発見ã™ã‚‹ – 広告ã®ã‚¯ãƒªã‚¨ã‚¤ãƒ†ã‚£ãƒ–ã®ã†ã¡æœ€ã‚‚高ã„CTRを見ã¤ã‘ ã‚‹ • å‚考 Finite-time Analysis of multiarmed bandit problem, Machine Learning,2002
多腕ãƒãƒ³ãƒ‡ã‚£ãƒƒãƒˆ テスト - アナリティクス ヘルプ
Google アナリティクス ウェブテストã®åŸºç›¤ã‚’æˆã™çµ±è¨ˆæ‰‹æ³•ã«ã¤ã„ã¦èª¬æ˜Žã—ã¾ã™ã€‚Google アナリティクスã§ã¯ã€ã‚¦ã‚§ãƒ–テストã®æ‰‹æ³•ã¨ã—ã¦å¤šè…•ãƒãƒ³ãƒ‡ã‚£ãƒƒãƒˆæ–¹å¼ã‚’採用ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚多腕ãƒãƒ³ãƒ‡ã‚£ãƒƒãƒˆ テストã«ã¯ã€æ¬¡ã®ã‚ˆã†ãªç‰¹å¾´ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ 最も利益ã®å¤§ãã„é¸æŠžè‚¢ã®ç‰¹å®šã‚’目標ã¨ã™ã‚‹ ランダム分布ãŒãƒ†ã‚¹ãƒˆã®é€²è¡Œã¨ã¨ã‚‚ã«æ›´æ–°ã•ã‚Œã‚‹ 「多腕ãƒãƒ³ãƒ‡ã‚£ãƒƒãƒˆï¼ˆmulti-armed bandit）ã€ã¨ã„ã†åå‰ã¯ã€ãã‚Œãžã‚Œã«ç•°ãªã‚‹è¦‹è¾¼ã¿é…当率ãŒè¨å®šã•ã‚ŒãŸã€ã€ŒOne-armed bandit（片腕ã®ç›—賊）ã€ã¨ã„ã†ã‚¹ãƒãƒƒãƒˆ マシンãŒè¤‡æ•°ä¸¦ã‚“ã§ã„る状æ³ã‚’模ã—ãŸä»®èª¬ãƒ†ã‚¹ãƒˆã¨ã„ã†æ„味をæŒã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚スãƒãƒƒãƒˆ マシンã®ãƒ—レイヤーã¯ã€æœ€ã‚‚見込ã¿é…当率ãŒé«˜ã„スãƒãƒƒãƒˆ マシンを見ã¤ã‘出ã™å¿…è¦ãŒã‚る一方ã§ã€åˆ©ç›Šã‚’最大化ã™ã‚‹å¿…è¦ã‚‚ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ã“ã®çŠ¶æ³ã§ã¯ã€ã“ã‚Œã¾ã§ã®é…当率ãŒæœ€ã‚‚優れã¦ã„るマシンã®ã¿ã‚’プレイã™ã‚‹ã‹ã€ãã‚Œã¨ã‚‚ã•ã‚‰ã«é…当率
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Multi-Armed Bandit Testing in Rails
GitHub - bmuller/bandit: A multi-armed bandit optimization framework for Rails
GitHub - johnmyleswhite/BanditsBook: Code for my book on Multi-Armed Bandit Algorithms
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