Bài toán Multi-armed bandit là một bài toán kinh điển trong học tăng cường (reinforcement learning), yêu cầu người chơi lựa chọn giữa nhiều “tay kéo” (bandit arm) – ví dụ, các máy đánh bạc – mỗi tay kéo có xác suất trả thưởng khác nhau nhưng chưa biết trước. Mục tiêu là tối đa hóa tổng phần thưởng nhận được sau một số lần kéo nhất định. Vậy, Bandit Là Gì trong ngữ cảnh này? Bandit chính là ám chỉ mỗi tay kéo trong máy đánh bạc, hay nói cách khác, mỗi lựa chọn mà người chơi có thể thực hiện. Mỗi bandit mang đến một kết quả ngẫu nhiên với xác suất phân phối riêng.
Bài toán này đặt ra một tình huống tiến thoái lưỡng nan: thăm dò (exploration) hay khai thác (exploitation). Thăm dò nghĩa là thử nghiệm nhiều bandit khác nhau để tìm ra bandit có xác suất trả thưởng cao nhất. Khai thác nghĩa là tập trung vào bandit được cho là tốt nhất hiện tại để tối đa hóa phần thưởng. Việc cân bằng giữa thăm dò và khai thác là cốt lõi của bài toán Multi-armed bandit.
Bandit là gì và tại sao bài toán này lại quan trọng? Trong thực tế, nhiều vấn đề có thể được mô hình hóa thành bài toán Multi-armed bandit. Ví dụ:
- Quảng cáo trực tuyến: Hiển thị banner nào sẽ thu hút nhiều lượt click nhất? Mỗi banner là một bandit, lượt click là phần thưởng.
- Định giá động: Mức giá nào sẽ tối ưu hóa doanh thu hoặc lợi nhuận? Mỗi mức giá là một bandit, doanh thu/lợi nhuận là phần thưởng.
- Hệ thống đề xuất: Sản phẩm nào nên được đề xuất cho người dùng? Mỗi sản phẩm là một bandit, sự hài lòng của người dùng là phần thưởng.
- Thử nghiệm lâm sàng: Phương pháp điều trị nào hiệu quả nhất và ít tác dụng phụ nhất? Mỗi phương pháp là một bandit, hiệu quả điều trị là phần thưởng.
Để giải quyết bài toán Multi-armed bandit, nhiều thuật toán đã được phát triển, mỗi thuật toán có cách tiếp cận riêng để cân bằng giữa thăm dò và khai thác. Một số thuật toán phổ biến bao gồm:
- Thuật toán ngây thơ (Naive Algorithm): Thử nghiệm mỗi bandit một số lần cố định, sau đó chọn bandit có phần thưởng trung bình cao nhất.
- Thuật toán ε-Greedy: Với xác suất ε, chọn một bandit ngẫu nhiên để thăm dò; với xác suất 1-ε, chọn bandit có phần thưởng trung bình cao nhất để khai thác.
- Thuật toán UCB (Upper Confidence Bound): Chọn bandit có giới hạn tin cậy trên cao nhất, kết hợp giữa phần thưởng trung bình và độ không chắc chắn của ước lượng.
- Thuật toán Thompson Sampling: Sử dụng phân phối xác suất Bayesian để ước lượng phần thưởng của mỗi bandit và chọn bandit dựa trên xác suất nó là tốt nhất.
Mỗi thuật toán có ưu nhược điểm riêng và hiệu quả của chúng phụ thuộc vào đặc điểm cụ thể của bài toán. Hiểu rõ bandit là gì và các thuật toán liên quan sẽ giúp lựa chọn phương pháp phù hợp để tối ưu hóa quyết định trong các tình huống không chắc chắn.
Video giới thiệu về cách hoạt động của UCB
Việc lựa chọn giữa các thuật toán này phụ thuộc vào bài toán cụ thể và yêu cầu về hiệu năng tính toán. Ví dụ, Thompson Sampling thường hiệu quả hơn UCB trong các ứng dụng thực tế với lượng dữ liệu lớn và yêu cầu xử lý thời gian thực.
