Im Bereich der künstlichen Intelligenz bezeichnet der Begriff "Bandits" das Multi-Armed-Bandit-Problem, ein mathematisches Rahmenwerk für sequentielle Entscheidungsfindung unter Unsicherheit. Ziel ist es, die kumulierte Belohnung zu maximieren, indem man bei jedem Schritt aus mehreren Optionen ("Armen") wählt, wobei jede eine unbekannte Belohnungsverteilung hat. Die zentrale Herausforderung liegt im Ausbalancieren von Exploration (Testen neuer Optionen zur Informationsgewinnung) und Exploitation (Ausnutzen der scheinbar besten Option). Bandit-Modelle unterscheiden sich von klassischen Reinforcement-Learning-Ansätzen, da sie ohne Zustände und Zustandsübergänge arbeiten und daher für Situationen geeignet sind, in denen nur die aktuelle Wahl relevant ist.
Anwendungsfälle und Beispiele
Bandit-Modelle werden für adaptive Inhaltsoptimierung (dynamisches A/B-Testing), Online-Produktempfehlungen, dynamische Werbeplatzierung, Portfolio-Management und die Optimierung von Sensornetzwerken eingesetzt. Beispielsweise kann im E-Commerce ein Bandit-System in Echtzeit die angezeigten Promotionen für jeden Nutzer anpassen, um die Konversionsrate zu maximieren.
Wichtige Software-Tools, Bibliotheken und Frameworks
Wichtige Bibliotheken für Bandit-Algorithmen sind Vowpal Wabbit, scikit-learn (für Basismodelle), MABWiser, BanditPylib und PyBandits. Plattformen wie Microsoft Azure Personalizer bieten zudem einsatzbereite Lösungen für kontextuelle Bandits.
Neueste Entwicklungen, Trends und Tendenzen
Aktuelle Forschung konzentriert sich auf kontextuelle Bandits, die zusätzliche Informationen pro Auswahl nutzen, auf adversarielle Bandits und die Integration mit Deep Reinforcement Learning. Industrielle Anwendungen nehmen zu, insbesondere bei Echtzeit-Personalisierung und automatisierter Werbekampagnensteuerung, wobei Fairness und Robustheit in nicht-stationären Umgebungen zunehmend an Bedeutung gewinnen.