Informatique > Intelligence artificielle >
Algorithmes de bandits
Définition :
Les algorithmes de bandits sont des techniques utilisées en intelligence artificielle pour résoudre des problèmes d'exploration et d'exploitation. Ils permettent de prendre des décisions en exploitant les informations déjà connues tout en continuant à explorer de nouvelles options pour maximiser un gain, par exemple dans le domaine de la publicité en ligne ou du ciblage marketing.
Les Algorithmes de Bandits : Maximiser les Récompenses
Les algorithmes de bandits sont des techniques d'apprentissage automatique utilisées pour résoudre des problèmes d'exploitation de ressources limitées dans un environnement incertain. C'est un concept essentiel en Intelligence Artificielle, en particulier dans le cadre de la prise de décision séquentielle.
Principe de Fonctionnement
Le principe de base des algorithmes de bandits est de balancer l'exploration (essayer de nouvelles actions pour apprendre) par rapport à l'exploitation (choisir les actions qui ont donné de bons résultats dans le passé) afin de maximiser les récompenses cumulatives.
Applications
Ces algorithmes sont largement utilisés dans divers domaines tels que la publicité en ligne (pour maximiser les clics), la recommandation de contenu (pour maximiser l'engagement des utilisateurs) et même dans des domaines plus traditionnels comme la santé (pour déterminer le meilleur traitement pour un patient).
Conclusion
En somme, les algorithmes de bandits offrent une approche efficace pour résoudre des problèmes d'exploitation et d'exploration dans un environnement dynamique et incertain. Leur utilisation continue de croître dans divers domaines et reste un sujet de recherche actif en informatique et en intelligence artificielle.
Si vous souhaitez approfondir ce sujet, nous vous conseillons ces ouvrages.
Les sujets suivants pourraient également vous intéresser :