経験的動機とは? わかりやすく解説

経験的動機

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/06/26 17:26 UTC 版)

多腕バンディット問題」の記事における「経験的動機」の解説

多腕バンディット問題は、新し知識取得探索 exploration)と既存知識基づいた意思決定最適化活用 exploitation)を同時に試みエージェントモデル化したものである。エージェントは、これらの競合するタスクバランスをとりながら、考慮される間中の総価値最大化ようとする。以下のような例がある。 患者損失最小限抑えながら、さまざまな実験的治療の効果調査する臨床試験 ネットワーク遅延最小化するための適応的ルーティング取り組み 金融ポートフォリオ設計 このような実用例では、すでに獲得した知識に基づく報酬最大化と、さらに知識増やすための新し行動思考とのバランス問題となる。これは、機械学習における探索 exploration活用 exploitationトレードオフとして知られる。 このモデルは、さまざまなプロジェクトへのリソース動的な配分制御するために使用されており、それぞれの可能性難易度報酬に関する不確実性がある場合、どのプロジェクト取り組むかという問題答えている。 第二次世界大戦連合国科学者によって検討されたが、それはあまりに難解なため、ピーター・ホイットルによればドイツ科学者時間浪費できるようにと、この問題ドイツ投下することが提案されたのだという。 現在一般的に分析されているのは、1952年にハーバート・ロビンスによって定式されたバージョンである。

※この「経験的動機」の解説は、「多腕バンディット問題」の解説の一部です。
「経験的動機」を含む「多腕バンディット問題」の記事については、「多腕バンディット問題」の概要を参照ください。

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