《强化学习实战-强化学习在阿里的技术演进和业务创新》_...

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online_admin aixure 发表于 2023-1-21 14:37:41 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
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内容简介[url=]编辑[/url][url=] 播报[/url]
本书汇集了阿里巴巴一线算法工程师在强化学习应用方面的经验和心得,覆盖了搜索事业部、阿里妈妈事业部、计算平台事业部以及智能服务事业部等多条业务线,工业界首次系统地披露了强化学习在互联网级别的应用上使用的技术细节,其中更包含了阿里巴巴的算法工程师对强化学习的深入理解、思考和创新。 [1] 本书主要面向算法工程师,强化学习方向的研究人员以及所有机器学习爱好者。作为算法工程师,你将了解强化学习在实际应用中的建模方法,常见的问题以及对应的解决思路,提高建模和解决业务问题的能力;作为强化学习方向的研究人员,你将了解到在游戏之外更多实际的强化学习问题以及对应的解决方案,扩宽研究视野;作为机器学习爱好者,你将了解到阿里巴巴的一线机器学习算法工程师是如何发现问题,定义问题和解决问题的,激发研究兴趣以及提升专业素养。 [1]

图书目录[url=]编辑[/url][url=] 播报[/url]
第1章 强化学习基础 1
1.1 引言 2
1.2 起源和发展 3
1.3 问题建模 5
1.4 常见强化学习算法 8
1.4.1 基于值函数的方法 9
1.4.2 基于直接策略搜索的方法 12
1.5 总结 14
第2章 基于强化学习的实时搜索排序策略调控 15
2.1 研究背景 16
2.2 问题建模 17
2.2.1 状态定义 17
2.2.2 奖赏函数设计 18
2.3 算法设计 19
2.3.1 策略函数 19
2.3.2 策略梯度 20
2.3.3 值函数的学习 21
2.4 奖赏塑形 22
2.5 实验效果 25
2.6 DDPG与梯度融合 27
2.7 总结与展望 28
第3章 延迟奖赏在搜索排序场景中的作用分析 30
3.1 研究背景 31
3.2 搜索交互建模 31
3.3 数据统计分析 33
3.4 搜索排序问题形式化 36
3.4.1 搜索排序问题建模 36
3.4.2 搜索会话马尔可夫决策过程 38
3.4.3 奖赏函数 39
3.5 理论分析 40
3.5.1 马尔可夫性质 40
3.5.2 折扣率 41
3.6 算法设计 44
3.7 实验与分析 48
3.7.1 模拟实验 48
3.7.2 搜索排序应用 51 [1]
第4章 基于多智能体强化学习的多场景联合优化 54
4.1 研究背景 55
4.2 问题建模 57
4.2.1 相关背景简介 57
4.2.2 建模方法 58
4.3 算法应用 65
4.3.1 搜索与电商平台 65
4.3.2 多排序场景协同优化 66
4.4 实验与分析 69
4.4.1 实验设置 69
4.4.2 对比基准 70
4.4.3 实验结果 70
4.4.4 在线示例 73
4.5 总结与展望 75
第5章 虚拟淘宝 76
5.1 研究背景 77
5.2 问题描述 79
5.3 虚拟化淘宝 80
5.3.1 用户生成策略 81
5.3.2 用户模仿策略 83
5.4 实验与分析 85
5.4.1 实验设置 85
5.4.2 虚拟淘宝与真实淘宝对比 85
5.4.3 虚拟淘宝中的强化学习 87
5.5 总结与展望 90
第6章 组合优化视角下基于强化学习的精准定向
广告OCPC业务优化 92
6.1 研究背景 93
6.2 问题建模 94
6.2.1 奖赏设计 94
6.2.2 动作定义 94
6.2.3 状态定义 95
6.3 模型选择 100
6.4 探索学习 102
6.5 业务实战 103
6.5.1 系统设计 103
6.5.2 奖赏设计 105
6.5.3 实验效果 106
6.6 总结与展望 106
第7章 策略优化方法在搜索广告排序和竞价机制中的应用 108
7.1 研究背景 109
7.2 数学模型和优化方法 110
7.3 排序公式设计 112
7.4 系统简介 113
7.4.1 离线仿真模块 114
7.4.2 离线训练初始化 114
7.5 在线策略优化 117
7.6 实验与分析 118
7.7 总结与展望 120 [1]

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