Всем привет! На связи команда аналитиков X5 Tech. Мы продолжаем исследовать подходы Reinforcement Learning для ценообразования. В этой статье мы рассмотрим применение контекстных многоруких бандитов на примере модельной задачи, опишем несколько реализаций и сравним их.

Привет, Хабр!

Ранее мы рассмотрели вопрос применения подходов Reinforcement Learning в ценообразовании в разрезе одного товара. В этой статье покажем, как можно применить RL при наличии ограничений на группу товаров при помощи оптимизации с ограничениями.

В настоящее время набирают популярность модели Reinforcement Learning для решения прикладных задач бизнеса. В этой статье мы рассмотрим подмножество этих моделей, а именно многоруких бандитов (multi-armed bandits). Также мы:

- обсудим, какие задачи теоретически могут быть решены с помощью этих моделей;
- рассмотрим некоторые популярные реализации моделей многоруких бандитов;
- опишем симулятор ценообразования, применим эти алгоритмы в нём и сравним их эффективность.

Привет, Habr! На связи Михаил Будылин и Антон Денисов, мы работаем в отделе аналитики данных X5 Tech.

В этой статье мы продолжаем говорить про прикладное применение теории оптимизации. В частности, делаем краткий обзор существующих open-source решений в Python, с которыми мы сталкивались на практике. Затрагиваем их различия и особенности, приводим примеры задач, которые можно решать с их помощью.