多腕バンディット問題とA/Bテスト (Part 1) | リクルート
リクルートデータ組織のブログをはじめました。※最新情報はRecruit Data Blogをご覧ください。 Recruit Data Blogはこちら みなさん、こんにちは。ギャンブラー🤡の鹿野です。 今回は、機械学習の分野で注目を集めている多腕バンディット問題の中でも、 特にWebサイト最適化の文脈でしばしば出てくる確率的多腕バンディット問題 (stochastic multi-armed bandit problem) の基本的な枠組みとそれを解くアルゴリズムについて解説いたします (簡単のため、以下では「確率的多腕バンディット問題」を単に「多腕バンディット問題」と表記します) 。 本記事を読み終わったあとには 多腕バンディット問題の基本的な枠組みとそれを解くアルゴリズム Webサイト最適化においてどのように役に立つのか A/Bテストと多腕バンディット問題の関係 について理解ができる
Reinforcement Learning - Bandit Problems
Table of Contents Table of Contents $k$-armed Bandit Problem Action-value Methods Estimating Action Values Action Selection Rule : Greedy Action Selection Rule : $\epsilon$-Greedy Crux: Nonstationary Action Value 1. Transience 2. Convergence Action Selection Rule: Optimistic Initial Values Action Selection Rule: Upper-Confidence-Bound Selection Gradient Bandit Algorithms Ending Remarks To begin, w
Bayesian Bandits - optimizing click throughs with statistics
Great news! A murder victim has been found. No slow news day today! The story is already written, now a title needs to be selected. The clever reporter who wrote the story has come up with two potential titles - "Murder victim found in adult entertainment venue" and "Headless Body found in Topless Bar". (The latter title is one I've shamelessly stolen from the NY Daily News.) Once upon a time, dec
多腕バンディットを活用したプッシュ配信の最適化施策 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。VASILYに入社して、オシャレぶるようになったと周りにイジられているデータサイエンティストの金田です。 VASILYでは、プッシュ通知の開封数を上げるために様々な施策を行っていますが、その一つとして、多腕バンディット問題を応用し、複数の異なるタイトル文の配信比率を動的に最適化することで、開封数を高めるといった取り組みを行っています。今回は、なぜプッシュ通知配信の最適化に多腕バンディット問題を応用したのか、アルゴリズム選定にあたりどのようなポイントを考慮したか、また実用にあたってどのような問題に直面し、それをどう克服したのか、といった点について紹介したいと思います。 プッシュ配信最適化の背景 iQONでは、新着の雑誌記事やコンテストのお知らせをユーザーへ通知するため、１日に数回プッシュ通知を配信しています。プッシュ通知は、どのようなタイトル文を配信するかによって、開封率が大きく
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