কোন ধরনের বাস্তব জীবনের পরিস্থিতিতে আমরা একটি বহু-বাহু ডাকাত অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারি?


15

মাল্টি-আর্ম দস্যুরা এমন পরিস্থিতিতে ভাল কাজ করে যেখানে আপনার পছন্দ আছে এবং আপনি নিশ্চিত নন যে কোনটি আপনার মঙ্গলকে সর্বাধিক বাড়িয়ে তুলবে। কিছু বাস্তব জীবনের পরিস্থিতিতে আপনি অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, শেখা একটি ভাল ক্ষেত্র হতে পারে:

যদি কোনও বাচ্চা ছুতের কাজ শিখতে থাকে এবং সে এতে খারাপ হয় তবে অ্যালগরিদম তাকে / তাকে জানায় যে তার সম্ভবত তার এগিয়ে যাওয়া উচিত। যদি সে এতে ভাল হয় তবে অ্যালগরিদম তাকে / তাকে সেই ক্ষেত্রটি শিখতে বলবে।

ডেটিং একটি ভাল ক্ষেত্র:

আপনি একজন মহিলাকে অনুসরণ করার জন্য আপনার প্রচুর 'প্রচেষ্টা' চালিয়ে যাচ্ছেন। তবে আপনার প্রচেষ্টা অবশ্যই অপ্রয়োজনীয় come অ্যালগরিদমটি "সামান্য" (বা দৃ strongly়ভাবে) আপনাকে এগিয়ে যাওয়ার জন্য নুড করা উচিত।

মাল্টি-আর্ম দস্যু অ্যালগরিদম অন্যদের জন্য আমরা কী ব্যবহার করতে পারি?

পিএস: প্রশ্নটি যদি খুব বিস্তৃত হয় তবে দয়া করে একটি মন্তব্য দিন। যদি aক্যমত্য হয় তবে আমি আমার প্রশ্নটি সরিয়ে দেব।


3
এখানে 3 টি আপভেস্টেড উত্তর রয়েছে (এখনও অবধি), আমি মনে করি না যে এটি জবাবদিহি করার পক্ষে খুব বিস্তৃত।
গুং - মনিকা পুনরায়

@ গ্যাং আমি আরও উচ্চতর সংকেত পেয়েছি এবং তবুও তারা আমার স্কোরগুলিতে প্রতিবিম্বিত হয় না। কিভাবে?
অ্যান্ডি কে

5
কারণ এই থ্রেডটি সম্প্রদায় উইকি (সিডাব্লু), @ অ্যান্ডিকে। যখন একটি থ্রেড সিডাব্লু হয়, লোকেরা উপবিষ্ট থেকে খ্যাতি পায় না (বা ডাউনভোটগুলি থেকে এটি হারাবে)। আপনি স্বাভাবিক হিসাবে ব্যাজ উপার্জন করতে হবে, যদিও। এই জাতীয় প্রশ্নগুলি যেগুলি স্টাফের তালিকাগুলি চেয়ে থাকে এবং যেখানে কোনও একক, পরিষ্কার 'সঠিক' উত্তর নেই তা এসই সাইটে বিষয়বস্তু বলে মনে করা হয়। আমাদের আপস (আমি বিশ্বাস করি যে অন্যান্য সাইটগুলিও এটি করে) হ'ল কেস ভিত্তিতে এই জাতীয় প্রশ্নগুলির অনুমতি দেওয়া, কিন্তু সেগুলিকে সিডব্লিউ করা।
গুং - মনিকা পুনরায়

যথেষ্ট ন্যায্য @ gung
অ্যান্ডি কে

1
কলেজ ভর্তি। দানকৃত অঙ্গগুলির জন্য প্রাপক নির্বাচনের জন্য মেট্রিকের নির্বাচন।
এনগ্রিস্টুডেন্ট - মনিকা

উত্তর:


8

আপনি যখন আসল পোকেমন গেমস খেলেন (লাল বা নীল এবং হলুদ) এবং আপনি সেলেডন শহরে পৌঁছান, তখন টিম রকেট স্লট মেশিনগুলির বিভিন্ন প্রতিকূলতা রয়েছে। মাল্টি-আর্ম ব্যান্ডিট ঠিক এখন যদি আপনি সেই পোরিগনকে সত্যই দ্রুত পেয়ে অপ্টিমাইজ করতে চান তবে ঠিক সেখানে।

সমস্ত গুরুত্বের সাথে লোকেরা মেশিন লার্নিংয়ে টিউনিং ভেরিয়েবলগুলি বেছে নিয়ে সমস্যা সম্পর্কে কথা বলে। বিশেষত আপনার যদি প্রচুর ভেরিয়েবল থাকে, এক্সপ্লোরেশন বনাম শোষণের বিষয়ে কথা হয়। এই বিষয়টিতে স্পিয়ারমিট বা এমনকী নতুন কাগজের মতো দেখুন যা টিউনিং প্যারামিটারগুলি বেছে নেওয়ার জন্য একটি সুপার সাধারণ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে (এবং উপায় অন্যান্য টিউনিং ভেরিয়েবল কৌশলগুলি ছাড়িয়ে যায়)


6

এগুলি একটি বায়োমেডিকাল চিকিত্সা / গবেষণা ডিজাইন সেটিংয়ে ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আমি বিশ্বাস করি কিউ-লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি সিক্যুয়াল, একাধিক অ্যাসাইনমেন্ট, র্যান্ডমাইজড ট্রায়াল ( স্মার্ট ট্রায়াল ) এ ব্যবহৃত হয়। স্বাচ্ছন্দ্যে, ধারণাটি হল যে চিকিত্সা ব্যবস্থা রোগীর যে অগ্রগতি করছে তার পক্ষে অনুকূলভাবে খাপ খায়। এটি পৃথক রোগীর পক্ষে কীভাবে সেরা তা পরিষ্কার, তবে এলোমেলো ক্লিনিকাল পরীক্ষায় এটি আরও দক্ষ হতে পারে it


ধন্যবাদ @ গুং আমি সেই অ্যালগরিদম সম্পর্কে জানতাম না। আমি এটিতে একটি পঠন করব
অ্যান্ডি কে

6

এগুলি অনলাইন বিজ্ঞাপনের এ / বি পরীক্ষায় ব্যবহৃত হয়, যেখানে বিভিন্ন ব্যবহারকারীর কাছে বিভিন্ন বিজ্ঞাপন প্রদর্শিত হয় এবং ফলাফলের ভিত্তিতে ভবিষ্যতে কোন বিজ্ঞাপনগুলি প্রদর্শন করা উচিত সে সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়। গুগল গবেষক স্টিভেন এল স্কট চমৎকার কাগজে এটি বর্ণনা করেছেন ।


ধন্যবাদ @ টিম আমি সেই ভিওও
অ্যান্ডি কে

2

আমি একই প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেছি কোওরায়

উত্তর এখানে

  • কোনও সংস্থার বিভিন্ন বিভাগের জন্য অর্থ বরাদ্দ

  • সীমিত সময় এবং একটি স্বেচ্ছাসেবী নির্বাচনের থ্রেশহোল্ড প্রদত্ত একদল শিক্ষার্থীর মধ্যে সেরা পারফরম্যান্স অ্যাথলিটদের বাছাই করা

  • একসাথে নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি পরীক্ষা করার সময় ওয়েবসাইটের আয়কে সর্বাধিকীকরণ করা (এ / বি পরীক্ষার পরিবর্তে) আপনি যখন কোনও কঠোর পরিসংখ্যানের মডেল তৈরি করার জন্য পর্যাপ্ত ডেটা না পান তখন ফলাফলগুলি অনুকূলকরণের জন্য আপনি যে কোনও সময় সেগুলি ব্যবহার করতে পারেন।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.