最終更新日：2025/12/07
The research team implemented a multi-armed bandit to determine which advertisement variations would maximize click-through rates while learning user preferences over time.
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The research team implemented a multi-armed bandit to determine which advertisement variations would maximize click-through rates while learning user preferences over time.
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元となった例文
研究チームは、限られた資源を競合する選択肢に配分し、時間経過とともに各選択肢の性質を学習しながら期待利得を最大化するアルゴリズムを実装し、どの広告バリエーションがクリック率を最大化するかを判定した。
