Çok Silahlı Haydutlar Testi

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Çok kollu eşkıya sorununda temel değiş-tokuş şu şekildedir:
   • Keşif ve sömürü
   • Önyargı ve varyans
   • Hassasiyet ve geri çağırma
   • Eğitim ve çıkarım
2. Haydut problemlerinde 'pişmanlık' şu anlama gelir:
   • Algoritma tarafından kullanılan bellek
   • Her zaman en iyi kolu oynamaya karşı kümülatif ödül farkı
   • Mevcut silah sayısı
   • Bir modeli eğitme zamanı
3. Epsilon açgözlü stratejisi ne işe yarar?
   • Her zaman en yüksek ortalamaya sahip kolu seçer
   • Hiçbir kolu asla keşfetmez
   • Çoğunlukla en iyi kolu kullanır ancak epsilon olasılığıyla rastgele araştırır
   • Her kolu sonsuza kadar eşit sayıda çeker
4. Üst Güven Sınırı (UCB) yöntemi şu prensibi takip eder:
   • Belirsizlik karşısında karamsarlık
   • Belirsizliği tamamen göz ardı etmek
   • Yalnızca rastgele seçim
   • Belirsizlik karşısında iyimserlik
5. Thompson örneklemesi şu şekilde bir kol seçer:
   • Her kolun posterior inancından örnekleme ve en iyi örneği çalma
   • Daima en az çekilen kolu seçmek
   • Kolları sabit bir kez deneme sırasına göre toplamak
   • Eğitim kaybını en aza indirmek
6. Bağlamsal bir haydutun standart bir hayduttan farkı nedir?
   • Ödülleri tamamen göz ardı ediyor
   • Seçimi bilgilendirmek için mevcut durumun özelliklerini kullanır
   • Tek kolu var
   • Zamanla öğrenemez
7. In UCB, which arm usually receives a larger exploration bonus?
   • An arm whose sample count is largest
   • An arm with no uncertainty by definition
   • An arm that has been sampled relatively few times
   • An arm with a negative reward only
8. What does logarithmic regret growth indicate over a long run?
   • The algorithm receives zero reward after each round
   • The best arm changes at every step
   • Exploration stops before the first observation
   • The cumulative gap from always choosing the best arm grows much slower than the number of rounds