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Alors que les algorithmes de bandit manchot vont au-delà des tests A / B / n classiques, véhiculant un grand nombre d'algorithmes pour résoudre différents problèmes, le tout dans le but d'obtenir les meilleurs résultats possibles, ils peuvent également devenir contextuels.
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== Définition ==
À l'aide d'un flux de données utilisateur pertinent, les bandits contextuels pour l'optimisation du site Web s'appuient sur un flux entrant de données de contexte utilisateur, historiques ou récentes, qui peuvent être utilisées pour prendre de meilleures décisions algorithmiques en temps réel.


== Français ==
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'''Contextual bandits'''
'''Contextual bandits'''


While multi-arm bandit algorithms go beyond classic A/B/n testing, conveying a large number of algorithms to tackle different problems, all for the sake of achieving the best results possible, they can also become contextual. With the help of a relevant user data stream, contextual bandits for website optimization rely on an incoming stream of user context data, either historical or fresh, which can be used to make better algorithmic decisions in real time.




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[https://www.dynamicyield.com/glossary/contextual-bandit/  Source : dynamicyield.co]
[https://www.dynamicyield.com/glossary/contextual-bandit/  Source : dynamicyield.co]
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[[Catégorie:App-profond-livre]]
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Version du 21 janvier 2021 à 10:03

Définition

Alors que les algorithmes de bandit manchot vont au-delà des tests A / B / n classiques, véhiculant un grand nombre d'algorithmes pour résoudre différents problèmes, le tout dans le but d'obtenir les meilleurs résultats possibles, ils peuvent également devenir contextuels.

À l'aide d'un flux de données utilisateur pertinent, les bandits contextuels pour l'optimisation du site Web s'appuient sur un flux entrant de données de contexte utilisateur, historiques ou récentes, qui peuvent être utilisées pour prendre de meilleures décisions algorithmiques en temps réel.

Français

Bandits contextuels

Anglais

Contextual bandits


Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 477

Source : dynamicyield.co

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Contributeurs: Imane Meziani, Jacques Barolet, wiki