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bandits 알고리즘의 이해 및 강화학습과의 차이

Multi arm bandit 은 쉽게 말해 slot machine이 한 개인 것 Contextual bandits은 machine이 여러 개라서 상태가 여러 개임 강화학습과의 다른 점은 에이전트가 환경을 바꾸지 못한다 즉 state 가 변하지 않는 환경임 단순 MAB는 state/context 등 환경에 대한 정보를 전혀 고려하지 않으며, CB는 환경에 대한 정보를 일컬어 state 대신 context라고 한다. Action이 환경을 바꿀 수 있는가?로 용어을 구분한 것 같다. Slot 한 개가 bandit 이라고 불리고 Machine이 가진 arm이 실제로 수행되는 각각의 action임 contextual bandits 의 GitHub repo 중에 가장 눈에 띄는 vowpal wabbit인데 온라인..
IT/Machine Learning 2022. 9. 19. 09:20
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