В этой части серии статей о байесовских бандитах мы рассмотрим стохастическое машинное обучение (СМО), которое является мощным подходом к решению проблем оптимизации с черным ящиком. СМО использует байесовские методы для создания вероятностных моделей неизвестных функций, а затем оптимизирует эти модели путем последовательного сбора данных и обновления.
СМО является подходом к машинному обучению, при котором вероятностные модели используются для представления неизвестных функций. Целью СМО является построение модели, которая может предсказывать значение функции для любого заданного входного значения с высокой степенью точности.
В отличие от детерминированных моделей машинного обучения, которые предсказывают фиксированное значение для данного входного значения, стохастические модели предсказывают распределение вероятностей. Это позволяет учитывать неопределенность, связанную с неизвестной функцией.
Байесовское СМО является подходом к СМО, который использует теорему Байеса для обновления вероятностных моделей на основе собранных данных. Байесовское СМО начинается с предварительного распределения вероятностей для неизвестной функции. Затем по мере сбора данных распределение обновляется с использованием теоремы Байеса, чтобы отразить новую информацию.
СМО можно использовать для решения задач байесовских бандитов путем построения вероятностной модели для ожидаемого вознаграждения за действие. Байесовское СМО можно использовать для оптимизации выбора действий путем последовательного сбора данных и обновления модели.
Использование СМО для байесовских бандитов имеет ряд преимуществ, включая:
СМО является мощным подходом к решению проблем байесовских бандитов. Использование СМО позволяет учитывать неопределенность, адаптироваться к изменяющимся условиям и эффективно использовать собранные данные.