Адаптивный A/B-тест — Адаптивное A/B-тестирование

Адаптивный A/B-тест — это экспериментальный дизайн, который динамически перераспределяет трафик или участников в пользу лучших вариантов в ходе самого эксперимента, вместо того чтобы фиксировать распределение до конца. Используя алгоритмы многоруких бандитов, такие как выборка Томпсона или верхняя доверительная граница (UCB), он балансирует исследование неопределенных вариантов с использованием тех, которые уже демонстрируют превосходную производительность, обычно приводя к более высоким совокупным результатам, при этом все еще давая действительные выводы.