Язык Си для начинающих / #1 - Введение в язык Си
Hãy tưởng tượng bạn là một con bạc và bạn đang đứng trước một số máy đánh bạc. Mục tiêu của bạn là tối đa hóa số tiền thắng cược của bạn, nhưng bạn không thực sự biết bất cứ điều gì về phần thưởng tiềm năng được cung cấp bởi mỗi máy. Tuy nhiên, bạn hiểu rằng các đòn bẩy bạn kéo và tần suất bạn làm như vậy sẽ ảnh hưởng đến kết quả đánh bạc của bạn.
Kịch bản này, hàng ngày phải đối mặt với du khách đến Las Vegas và Atlantic City (dù ở bất kỳ mức độ nào người ta vẫn đến Atlantic City) cũng là một câu đố logic cổ điển được gọi là Band Multi-Armed Bandit Kẻ - máy đánh bạc được gọi là Trò chơi một người vũ trang Kẻ cướp có thể bị lão hóa bởi các loại người già vì họ có một đòn bẩy và lấy tiền của mọi người. Mặc dù không có cách nào chính xác để giải quyết các tình huống Kẻ cướp đa vũ trang - ứng cử viên gần nhất là Gittins Index - có những cách tiếp cận chiến lược để giải quyết những vấn đề này mà bạn thấy mà không cần đăng ký mỗi ngày khi bạn lên mạng. Nhiều thuật toán chi phối cách thức nội dung được xuất hiện thông qua Google và trên các trang web được xây dựng xung quanh các chiến lược MAB. Mục tiêu trong hầu hết các trường hợp là liên kết học tập và kết quả và tối đa hóa tiềm năng cho cả hai.
Một cách tiếp cận tên cướp đa vũ trang được sử dụng bởi Các bài viết washington để tìm ra những bức ảnh và tiêu đề mà bạn có khả năng nhấp vào nhất và bằng các mạng không dây để tìm ra tuyến đường tối ưu, tiết kiệm năng lượng nào là tốt nhất. Các thuật toán phát triển từ các phương pháp tiếp cận MBA cực kỳ quan trọng đối với các công ty này và nhiều công ty khác vì về cơ bản chúng xác định khi nào và quảng cáo nào xuất hiện trực tuyến.
Tìm ra những quảng cáo để cho mọi người thấy là một vấn đề đầy thách thức bởi vì có rất nhiều kẻ cướp một vũ trang chạy xung quanh việc nhấp vào công cụ trực tuyến. Các thuật toán MAB cho các quảng cáo thường sử dụng một vấn đề tên cướp đa vũ trang thay đổi nhanh chóng, đó là ứng dụng trong thời gian hữu hạn. Dữ liệu lưu lượng được sử dụng để phát triển các phương pháp ngày càng hiệu quả.
Nó rất khó để gắn các MAB vào một mục đích chính xác, bởi vì có thể tạo ra rất nhiều biến thể của công thức. Chẳng hạn, những tên cướp có vũ trang K có những cánh tay có thể cạnh tranh để giành phần thưởng cao nhất. Bối cảnh bối cảnh cũng làm điều tương tự nhưng với lời khuyên của chuyên gia về người dùng - dữ liệu được thu thập trước đó trên người dùng - và tên sẵn sàng có tên là web ILOVETOCONBANDITS, chỉ hoạt động theo lịch trình của các vòng được chỉ định trước. Ngược lại, cách tiếp cận MAB cổ điển không có thông tin phụ có thể có và kết quả chỉ phụ thuộc vào tiềm năng của hành động được chọn.
Mặc dù ứng dụng hữu ích nhất cho các MAB cho đến nay dường như có liên quan đến internet, các nhà nghiên cứu đang hướng tới việc tìm cách áp dụng chúng vào các tình huống thực tế của đời sống (còn gọi là không gian). Trong một bài báo năm 2015, các nhà nghiên cứu từ Đại học British Columbia xem xét việc áp dụng MAB vào các thử nghiệm y tế. Mục tiêu, nếu các MAB chứng minh là có thể ở đây, là thuật toán MAB có thể đo lường hiệu quả của một loại thuốc cụ thể. Vấn đề rõ ràng là trừ khi có thể tạo ra một phiên bản điều biến bằng máy tính, việc tiếp cận với phương pháp này đơn giản là quá tốn thời gian. Không có cách nào mà một thiết kế MAB có thể được đặt trong một thử nghiệm lâm sàng.
Ý tưởng là tốt đẹp, nhưng không khả thi như bây giờ. Cho đến khi tương lai ở đây, bạn sẽ cảm nhận được sự hiện diện lờ mờ của một tên cướp đa vũ trang khi bạn đang cố gắng tuyệt vọng để nhấp vào quảng cáo bật lên.