Многорукие бандиты: практическое руководство по использованию

Многорукие бандиты — это мощный инструмент, который можно использовать как альтернативу классическим A/B-тестам, чтобы снизить потери во время проведения экспериментов.

Помимо этого, многорукие бандиты широко применяются в задачах персонализации: помогают подбирать наиболее востребованные предложения для пользователей на основе их интересов и бюджета.

Для кого это руководство

Это руководство поможет тем, кто решает задачи множественного выбора при ограниченном бюджете и тем, кто занимается проверкой различных гипотез — аналитикам, продуктовым менеджерам, ML-специалистам.

• Аналитики
  Могут использовать алгоритмы многоруких бандитов для определения оптимальных стратегий в рамках A/B-тестирования.
  
  Например, применять многоруких бандитов для тестирования различных вариантов дизайна веб-страницы, чтобы определить, какой из них приводит к наибольшей конверсии или удержанию пользователей.

• Продуктовые менеджеры
  Могут использовать многоруких бандитов для принятия решений о развитии продукта.
  
  Например, применять алгоритмы многоруких бандитов, чтобы определять наиболее эффективные варианты функциональности продукта. Выбирать между различными дополнительными опциями или приоритетами разработки. Это позволяет продуктовым менеджерам оптимизировать распределение ресурсов и улучшать продукт на основе данных о предпочтениях пользователей.

• ML-специалисты
  Могут применять алгоритмы многоруких бандитов для настройки параметров моделей машинного обучения.
  
  Например, использовать многоруких бандитов для определения оптимальных значений параметров, таких как скорость обучения, количество слоев и размеры нейронных сетей. Это помогает ML-специалистам находить более эффективные конфигурации моделей, ускорять процесс обучения и повышать точность прогнозирования.

Где можно применять знания из этого руководства

Многоруких бандитов можно использовать в любых системах, где надо подобрать оптимальное действие с возможностью получить за это награду. Например:

• Динамическое ценообразование — подбор оптимальных цен из вилки на основе данных о платежеспособности пользователей.
  
  
• Рекомендательные системы — подбор релевантных товаров на основе данных о предпочтениях пользователей.
  
  
• Показ рекламных баннеров — подбор оптимального баннера, который будет приводить больше клиентов в продукт.
  
  
• Клинические испытания лекарственных средств — некоторые препараты очень сложно дозировать, так как разным людям подойдет своя дозировка. Можно обучить контекстуального бандита рекомендовать правильную дозировку на основе медицинских данных пациентов.
  
  
• Альтернатива A/B-тестам — многорукие бандиты позволяют автоматически реагировать на изменения предпочтений пользователей и перенаправлять их туда, где более выгодные варианты. В результате, потери от исследования будут гораздо ниже, чем при использовании классических A/B-тестов.
  

Это только некоторые области, в которых можно использовать многоруких бандитов. Мы в MyTracker специализируемся на задачах персонализации и, в рамках этого гайда, рассмотрим применение многоруких бандитов в рекомендательных системах.

Чему вы научитесь

В этом руководстве вы:

• Узнаете, какие существуют виды многоруких бандитов, в чем их плюсы и минусы.
  
  
• Получите практические советы по выбору подходящих моделей для конкретных задач.
  
  
• Научитесь настраивать алгоритмы и оценивать результаты работы многоруких бандитов.