探索

重要

2023 年 9 月 20 日以降は、新しい Personalizer リソースを作成できなくなります。 Personalizer サービスは、2026 年 10 月 1 日に廃止されます。

探索により、Personalizer は、ユーザー動作が変更しても良好な結果を提供し続けることができます。

Personalizer は Rank 呼び出しを受信すると、次のどちらかの RewardActionID を返します。

Personalizer は現在、epsilon greedy と呼ばれる検索アルゴリズムを使用しています。

探索設定の選択

Azure portal の Personalizer 用の [構成] ページで、探索に使用するトラフィックの割合を構成します。この設定は、探索を実行する Rank 呼び出しの割合を決定します。

Personalizer は、Rank 呼び出しごとに、探索するか、モデルの最も可能性の高いアクションを使用するかを判断します。これは、特定のユーザー ID の取り扱いをロックする一部の A/B フレームワークにおける動作とは異なります。

探索設定の選択は、モデルを改善するために、探索に使用するユーザー操作の比率に関するビジネス上の意思決定です。

ゼロに設定すると Personalizer の多くの利点が損なわれます。この設定では、Personalizer はより優れたユーザー操作を検出するためにユーザー操作を使用しません。これは、モデルの停滞、ドリフト、最終的にはパフォーマンスの低下を招きます。

高すぎる値に設定すると、ユーザーの動作から学習する利点が損なわれます。 100% に設定することは定数のランダム化を意味し、ユーザーから学習した動作は結果に影響しません。

Personalizer が探索しているか、または学習した最良のアクションを使用しているかに基づいてアプリケーションの動作を変更しないことが重要です。これは、最終的には潜在的なパフォーマンスを低下させる学習バイアスを招きます。