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 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, reinforcement-learning, multi-armed-bandit, exploration-exploitation, optimization]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Multi-armed Bandit Problem (다중 슬롯머신 문제)]]
+# Multi-armed Bandit Problem (다중 슬롯머신 문제)

 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "최선의 보상을 주는 슬롯머신을 찾기 위해, 익숙한 기계를 당길 것인가(Exploit) 아니면 새로운 기계에 도전할 것인가(Explore)의 균형을 잡아라" — 제한된 자원으로 최대의 이익을 얻기 위해 탐색과 활용 사이의 딜레마를 해결하는 가장 기초적인 순차적 의사결정 모델.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트가 여러 도구(Tool) 중 현재 문제 해결에 가장 적합한 도구를 선택할 때, 과거 성공률을 기반으로 한 톰슨 샘플링 기법을 적용하여 최적의 도구 활용 전략을 수립함.

 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Reinforcement-Learning]], [[Monte-Carlo-Tree-Search-MCTS]], [[Expected-Utility-Theory]], [[A-B-Testing-Optimization]]
- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Multi-armed-Bandit-Problem.md]]
+- [[Reinforcement-Learning]], [[Monte-Carlo-Tree-Search-MCTS]], Expected-Utility-Theory, A-B-Testing-Optimization
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Multi-armed-Bandit-Problem.md