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# MAB (Multi-Armed Bandit) 테스트
### MAB란?
한정된 리소스(시간, 트래픽)를 갖고 여러 개의 테스트 그룹 중 가장 좋은 그룹을 선택 하는 것입니다.
예를 들어, 여러 개의 슬롯 머신 중 어떤 머신에 돈을 걸어야 할지 결정하는 상황을 생각해볼 수 있습니다.\
이 때 MAB(Multi-Armed Bandit) 알고리즘은 각 선택 사항에 대한 보상을 평가하고, 최적의 선택을 위해 시간이 지남에 따라 보상 정보를 활용하여 개별 머신의 선택 비율을 조정합니다.
이를 통해 알고리즘이 점차 더 나은 선택을 찾아내고 최대한의 보상을 얻을 수 있도록 도와줍니다.
{% hint style="success" %}
MAB 테스트를 활용해 A/B테스트 보다 성공 지표를 최적화하고 빠른 의사결정을 해보세요.
{% endhint %}
### 핵클의 MAB는 어떤 알고리즘을 활용하나요?
MAB 알고리즘으로는 Thompson Sampling (Bayesian) 방법을 채택하고 있습니다.\
MAB가 시작된 이후 n시간 동안에는 여러 개의 테스트 그룹에 트래픽을 균등 분배하고, 이후 1시간 주기로 Thompson Sampling 알고리즘을 사용하여 각 테스트 그룹이 가장 우수한 테스트 그룹일 확률을 추정하고, 해당하는 비율 만큼 트래픽을 할당합니다.
만약 3개의 테스트 그룹 A, B, C가 있고 각 그룹이 가장 우수할 확률이 70%, 20%, 10% 일 때 해당 하는 비율 만큼 개별 그룹에 트래픽을 할당 합니다.
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# Agent Instructions
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