Adaptívny A/B test — Adaptívne A/B testovanie

Adaptívny A/B test je experimentálny dizajn, ktorý dynamicky prerozdeľuje prevádzku alebo účastníkov k lepšie fungujúcim variantom počas samotného experimentu, namiesto toho, aby alokácie držal fixné až do konca. Vychádzajúc z algoritmov typu multi-armed bandit, ako je Thompsonovo vzorkovanie (Thompson Sampling) alebo horná hranica spoľahlivosti (Upper Confidence Bound, UCB), vyvažuje prieskum neistých variantov s využitím tých, ktoré už vykazujú vynikajúci výkon, čo zvyčajne vedie k vyšším agregovaným výsledkom a zároveň produkuje platné inferenčné závery.