オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20 lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armed bandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA/Bテストの方がすごいし」ということだ。 で、バンディットアルゴリズムとは一体何者なのか？ そこでBandit Algorithms for Website Optimization (O'REILLY)を読んでみた。その結果分かったことを踏まえてざっくりと
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
Cyberagentで行われたカンファレンスCA BASEにて行なった発表資料の公開版です。 バンディットアルゴリズムを用いた自動意思決定システムの裏でどの様な分析が行えるのかについてお話ししています。Read less
こんにちは！ dely開発部の高松です。 この記事は「dely #1 Advent Calendar 2020」の16日目の記事です。 昨日はクラシルのUIデザイナーをされているymdskoさんの「UIデザイナーとして働く私が就活生に戻ったら絶対やること5つ」でした。 是非こちらもご覧ください。 note.com 「dely #1 Advent Calendar 2020」 adventar.org 「dely #2 Advent Calendar 2020」もありますので、是非そちらもご覧ください。 adventar.org さて、いきなりですが質問です。 目の前にそれぞれ決められた一定の確率で報酬を得ることができるボタンが4つあります。 合計で1000回ボタンを押して、4つの内どれが一番当たる確率が高いボタンかを検証してみてください。 なお、1000回ボタンを押したことで得た報酬は全て
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A/Bテストよりすごい？バンディットアルゴリズムとは一体何者か - Qiita
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L 05 bandit with causality-公開版
バンディットアルゴリズムをライトに解説 - dely Tech Blog