Algoritmos Multi-armed Bandit: Como a IA Aprende e se Adapta Sozinha

Os Algoritmos Multi-armed Bandit são técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina aplicadas em contextos onde decisões precisam ser tomadas continuamente, sob incerteza, e com o objetivo de maximizar recompensas ao longo do tempo.

O nome remete às máquinas caça-níqueis (“one-armed bandits”), onde o jogador deve escolher entre várias alavancas sem saber previamente qual delas gera o maior retorno.

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A grande contribuição desses algoritmos é simples e poderosa: em vez de dividir igualmente o tráfego entre opções, como no tradicional teste A/B, os Algoritmos Multi-armed Bandit distribuem de forma adaptativa. Isso permite acelerar a convergência, ou seja, chegar mais rápido à identificação da melhor opção.
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