În inteligența artificială, termenul "bandits" se referă la problema multi-armed bandit, un cadru matematic pentru luarea deciziilor secvențiale sub incertitudine. Scopul este maximizarea recompensei cumulative alegând la fiecare pas dintre mai multe opțiuni ("brațe"), fiecare având o distribuție necunoscută a recompenselor. Provocarea principală este echilibrarea explorării (testarea de brațe noi pentru a obține informații) și exploatării (alegerea brațului aparent cel mai profitabil). Modelele bandit se disting de alte tehnologii, precum reinforcement learning-ul clasic, prin absența conceptului de stare și tranziție, fiind astfel mai simple și potrivite pentru situațiile în care decizia depinde doar de alegerea curentă.
Cazuri de utilizare și exemple
Modelele bandit sunt utilizate pentru optimizarea adaptivă a conținutului (A/B testing dinamic), recomandarea produselor online, plasarea dinamică a reclamelor, gestionarea portofoliilor financiare și optimizarea rețelelor de senzori. De exemplu, în e-commerce, un sistem bazat pe bandit poate adapta promoțiile afișate fiecărui utilizator în timp real pentru a maximiza probabilitatea de conversie.
Principalele instrumente software, biblioteci și framework-uri
Biblioteci populare pentru implementarea algoritmilor bandit includ Vowpal Wabbit, scikit-learn (pentru modele simple), MABWiser, BanditPylib și PyBandits. Platforme precum Microsoft Azure Personalizer oferă și soluții gata de utilizare pentru bandiți contextuali.
Ultimele dezvoltări, evoluții și tendințe
Cercetările recente se concentrează pe bandiții contextuali, care folosesc informații suplimentare pentru fiecare selecție, pe bandiții adversariali și pe integrarea cu reinforcement learning-ul profund. Aplicațiile industriale sunt în creștere, mai ales în personalizarea în timp real și managementul automatizat al campaniilor publicitare, cu o atenție sporită asupra echității algoritmice și robusteței în medii non-staționare.