Stochastic Bandits2 Stochastic Bandits (2) - ε-greedy 이전 포스팅에서 Stochastic Bandits에 대한 개요를 다루었습니다. 짧게 Reward에 확률 분포를 가정하는 MAB라고 요약 할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Reward의 확률 분포를 Frequentist의 관점에서 point estimation하는 방법을 다루려고 합니다. 대표적인 알고리즘은 ε-greedy이고, 부제로 선정했습니다. :) On The View of Frequentist Frequentist, Bayesian의 구분은 확률을 해석하는 철학적인 차이입니다. Frequentist는 확률을 상대빈도의 관점으로 바라보며, 이는 많은 시도를 했을때 사건(Event)이 발생한 상대빈도로 확률을 정의합니다. 반면 Bayesian은 확률을 어떤 사건(Event)에 대한 믿음의 정도를 정.. 2020. 12. 18. Stochastic Bandits (1) - Introduction Introduction to Multi-armed Bandit (1), (2)에서 MAB가 무엇이고, 목적은 어떤 것인지에 대해 살펴보았습니다. 본격적으로 MAB를 푸는 Algorithm을 소개하려고합니다. Algorithm의 첫 주제로는 Stochastic Bandits이란 이름으로 Multi-Armed Bandits의 중간 session을 열었습니다. 시작하겠습니다. 이번 포스팅에서는 Stochastic Bandits이란 무엇이고, Stochastic Bandits이라는 큰 틀 안에서 최적의 arm을 찾기 위해 approach에 대한 scketch를 한 후, 이어질 포스팅에서 UCB, Thompson Sampling, linUCB 등 저명한 알고리즘을 다루겠습니다. Formulation MAB는 ar.. 2020. 12. 9. 이전 1 다음
