Multi-armed bandits для оптимизации AB тестирования, от теории - сразу в бой

На открытом уроке мы разберем один из самых простых, но эффективных вариантов применения обучения с подкреплением. Посмотрим, как можно переформулировать задачу АБ тестирования в задачу байесовского вывода и получать выводы по тестам раньше, чем при классическом тестировании. Студенты освоят фреймворк обучения с подкреплениям для работы с АБ тестами. Краткое содержание - Multi-armed bandits; - жадные алгоритмы; - оптимистичные алгоритмы; - сравнение алгоритмов. «Machine Learning. Advanced» - Преподаватель: Андрей Канашов - Data Scientist в OMD OM GROUP Подключайтесь к обсуждению в чате - Пройдите опрос по итогам мероприятия – Следите за новостями проекта: - Facebook: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр: