bandits

인공지능에서 "bandits"란 다중 슬롯머신 문제(multi-armed bandit)를 의미하며, 불확실성 하에서 순차적으로 의사결정을 내리는 수학적 프레임워크입니다. 각 선택지("팔")의 보상 분포가 알려지지 않은 상황에서, 매 단계마다 최적의 팔을 선택하여 누적 보상을 극대화하는 것이 목표입니다. 핵심 과제는 탐색(새로운 팔을 시도해 정보를 얻음)과 활용(가장 좋아 보이는 팔을 선택함) 사이의 균형을 맞추는 것입니다. bandit 모델은 상태와 전이 개념이 없는 점에서 전통적 강화학습과 구별되며, 현재 선택에만 의존하는 상황에 적합합니다.

활용 사례 및 예시

bandit 모델은 적응형 콘텐츠 최적화(동적 A/B 테스트), 온라인 상품 추천, 광고 배치 최적화, 금융 포트폴리오 관리, 센서 네트워크 최적화 등에 활용됩니다. 예를 들어, 이커머스에서는 bandit 시스템이 사용자별로 실시간 프로모션을 조정해 전환율을 극대화할 수 있습니다.

주요 소프트웨어 도구, 라이브러리, 프레임워크

bandit 알고리즘 구현에 사용되는 대표 라이브러리로는 Vowpal Wabbit, scikit-learn(기본 모델용), MABWiser, BanditPylib, PyBandits 등이 있습니다. Microsoft Azure Personalizer와 같은 플랫폼도 컨텍스트 bandit에 즉시 활용 가능한 솔루션을 제공합니다.

최신 동향 및 추세

최근 연구에서는 추가 정보를 활용하는 컨텍스트 bandit, 적대적 bandit, 딥 강화학습과의 통합에 초점이 맞춰지고 있습니다. 실시간 개인화 및 광고 캠페인 자동화 등의 산업적 적용이 증가하고 있으며, 알고리즘 공정성과 비정상 환경에서의 견고성에 대한 관심도 커지고 있습니다.