« Modèles de bandits » : différence entre les versions


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== Définition ==
== Définition ==
Famille d’algorithmes qui propose des stratégies optimales pour maximiser l’espérance d’un gain lors d’une succession de choix entre plusieurs actions aux récompenses inconnues (on parle aussi de maximiser le rendement et de minimiser le regret).  Les modèles de bandit sont inspirés du problème de l’optimisation des gains du jeu de hasard que l’on trouve dans les casinos où l’on tire sur le manche d'une machine à sou.
Famille d’algorithmes qui propose des stratégies optimales pour maximiser l’espérance d’un gain lors d’une succession de choix entre plusieurs actions aux récompenses inconnues (on parle aussi de maximiser le rendement et de minimiser le regret).  Les modèles de bandits sont inspirés du problème de l’optimisation des gains du jeu de hasard que l’on trouve dans les casinos où l’on tire sur le manche d'une machine à sou.


== Français ==
== Français ==
'''modèles du bandit manchot  '''  <small>loc. nom. masc</small>
'''modèles du bandits manchot  '''  <small>loc. nom. masc</small>


'''modèles du bandit '''  <small>loc. nom. masc</small>
'''modèles du bandits '''  <small>loc. nom. masc</small>


   
   

Version du 10 décembre 2019 à 15:28


Définition

Famille d’algorithmes qui propose des stratégies optimales pour maximiser l’espérance d’un gain lors d’une succession de choix entre plusieurs actions aux récompenses inconnues (on parle aussi de maximiser le rendement et de minimiser le regret). Les modèles de bandits sont inspirés du problème de l’optimisation des gains du jeu de hasard que l’on trouve dans les casinos où l’on tire sur le manche d'une machine à sou.

Français

modèles du bandits manchot loc. nom. masc

modèles du bandits loc. nom. masc


Anglais

Multi-armed bandit model

N-armed bandit problem


Source: Data Analytics post

Source: Multi-armed bandit