نویسنده(های): جوزف رابینسون، Ph.D.
در ابتدا منتشر شد به سمت هوش مصنوعی.
این داستان فقط برای اعضا در اختیار ماست. برای دسترسی به تمام Medium ارتقا دهید.
عضو نیستید؟ اینجا را رایگان بخوانید (لینک دوست).
در قسمت 1، مفهوم راهزنان متنی را معرفی کردیم، یک تکنیک قدرتمند برای حل مشکلات تصمیم گیری بلادرنگ. در قسمت 2، راهزن های متنی را با یادگیری نظارت شده مقایسه کردیم و مزایای بهینه سازی تطبیقی را نسبت به یادگیری ایستا برجسته کردیم.
اکنون، ما بر روی یک سوال قدیمی در آزمایش تمرکز می کنیم: تست A/B یا راهزنان متنی؟
تست A/B برای سال‌ها استاندارد طلایی برای آزمایش بوده است و سادگی و بینش روشنی را ارائه می‌دهد. با این حال، محدودیت‌هایی دارد، به ویژه در محیط‌های پویا که در آن رفتار کاربر تکامل می‌یابد و هزینه‌های فرصت در طول دوره‌های آزمایش ثابت ترکیب می‌شود. Contextual Bandits را وارد کنید، روشی که اکتشاف (یعنی امتحان گزینه‌های جدید) را با بهره‌برداری (یعنی استفاده از آنچه مؤثر است) برای بهینه‌سازی تصمیم‌های بلادرنگ و شخصی‌سازی تجربیات متعادل می‌کند.
این وبلاگ زمان و چرایی انتخاب هر رویکرد را با استفاده از یک چارچوب تصمیم گیری 5 عاملی روشن توضیح می دهد. شما یک جعبه ابزار کاربردی برای همسو کردن روش های آزمایشی با اهداف کسب و کار، محدودیت های داده و پیچیدگی عملیاتی خود تا پایان خواهید داشت.
آیا زمان آن رسیده که آن را ساده نگه دارید، یا باید به صورت پویا وفق دهید؟
بیایید دریابیم. 🚀
· تست A/B در مقابل راهزن های متنی: یک جمع بندی سریع ∘ تست A/B: تخصیص استاتیک و تصمیمات جهانی ∘ راهزن های متنی: تطبیقی… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی