Что такое contextual bandits и где их применять?

Contextual bandits — это разновидность алгоритмов обучения с подкреплением, где агент выбирает действие (например, рекомендацию) на основе текущего контекста (например, информации о пользователе) и получает обратную связь только по выбранному действию. В отличие от классической задачи многорукого бандита, где нет контекста, здесь учитывается дополнительная информация, что позволяет принимать более персонализированные решения.

Применение:

• Рекомендательные системы (например, показывать пользователю релевантные товары или статьи)
• Персонализация рекламы
• Оптимизация интерфейсов и A/B тестирование
• Медицинские решения, где нужно выбирать лечение на основе характеристик пациента

Пример: при показе новостной ленты алгоритм выбирает статью, учитывая профиль пользователя, и на основе кликов улучшает выбор в будущем.