250x250
반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- UDF
- top_k
- Airflow
- hadoop
- airflow subdag
- requests
- TensorFlow
- login crawling
- GenericGBQException
- 공분산
- tensorflow text
- chatGPT
- subdag
- Counterfactual Explanations
- session 유지
- GCP
- Retry
- API Gateway
- flask
- gather_nd
- 유튜브 API
- spark udf
- API
- 상관관계
- correlation
- integrated gradient
- youtube data
- XAI
- BigQuery
- grad-cam
Archives
- Today
- Total
목록2025/01/24 (1)
데이터과학 삼학년
MAB(Multi-Armed Bandit), 톰슨 샘플링
1. MAB란 무엇인가?Multi-Armed Bandit(MAB) 문제는 여러 개의 슬롯 머신(팔을 당기는 밴딧) 중에서 어느 것을 선택해야 가장 높은 보상을 얻을 수 있는지 결정하는 문제입니다. 이 문제는 탐색(Exploration)과 활용(Exploitation) 사이의 균형을 잡는 것이 핵심입니다.주요 구성 요소팔(Arm): 선택 가능한 슬롯 머신 또는 행동.보상(Reward): 선택한 팔에서 얻는 결과(예: 클릭, 구매 등).목표: 보상의 합계를 최대화.MAB 문제는 A/B 테스트, 광고 배치, 콘텐츠 추천 등 다양한 실생활 문제에 응용됩니다.2. 탐색과 활용의 트레이드오프MAB의 가장 큰 도전 과제는 탐색과 활용 사이의 트레이드오프를 해결하는 것입니다.탐색(Exploration): 더 나은 팔을..
Recommendation System
2025. 1. 24. 10:00