NetEase Fuxi & Ray Summit 2023: Erkundung des Innovationswegs des Empfehlungssystems für Reinforcement Learning

Vor kurzem fand die zweite Ray Summit-Konferenz erfolgreich in San Francisco, USA, statt. Als wichtigster internationaler Big-Data-Technologiegipfel widmet sich der Ray Summit der Präsentation und Diskussion von Best Practices für den Aufbau und die Erweiterung von Anwendungen und Infrastrukturen für künstliche Intelligenz unter Verwendung des Ray-Frameworks mit dem Ziel, Innovation und Austausch in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und verteilte Technologien zu fördern Jedes Jahr nehmen Tausende von Ingenieuren, Wissenschaftlern und Branchenexperten von DeepMind, OpenAI, Uber, LinkedIn, Niantic und anderen Unternehmen und Institutionen teil. NetEase Fuxi wurde als Spitzenteam im Bereich der heimischen künstlichen Intelligenz ebenfalls zur Teilnahme an diesem Treffen eingeladen.

Um die Wirksamkeit von RL4RS zu überprüfen, hat NetEase Fuxi praktische Anwendungen in seinen zahlreichen Spielegeschäften implementiert. Durch die Verwendung des von RL4RS entwickelten Reinforcement-Learning-Empfehlungssystems wird das Spielerverhalten erlernt und optimiert, wodurch die Benutzerzufriedenheit mit dem Spiel verbessert und der reibungslose Betrieb des Spielsystems unterstützt wird. Der Erfolg dieser Anwendung beweist nicht nur die Machbarkeit von RL4RS, sondern eröffnet auch eine neue Richtung für die Technologie von Empfehlungssystemen.

Dr. Wu stellte außerdem den Bewertungsrahmen von RL4RS vor, der nicht nur die Leistung von Empfehlungssystemen umfassend bewerten kann, sondern auch Forschern helfen kann, die Vor- und Nachteile von Empfehlungsalgorithmen besser zu verstehen und zu analysieren. Die Einführung dieses Rahmenwerks schließt die Lücke im Bereich der Bewertung von Empfehlungssystemen und bietet wichtige Unterstützung für die Erforschung und Anwendung von Empfehlungsalgorithmen. Die Einführung dieses Bewertungsrahmens bietet eine umfassende und systematische Methode zur Leistungsbewertung von Empfehlungssystemen. Durch dieses Framework können Forscher die Leistung von Empfehlungssystemen in verschiedenen Szenarien und Benutzergruppen bewerten und eine tiefergehende Analyse von Empfehlungsalgorithmen durchführen. Auf diese Weise können Forscher die Vor- und Nachteile von Empfehlungssystemen besser verstehen.

Dr. Runzes Rede löste vor Ort begeisterte Reaktionen aus und vermittelte dem Publikum ein tieferes Verständnis für die Bedeutung und das Potenzial des RL4RS-Projekts die unendliche Vitalität im Bereich der Empfehlungssysteme. Wir freuen uns darauf, in Zukunft mehr Menschen zu uns zu haben, die sich für Reinforcement Learning begeistern und der technologischen Innovation und der Entwicklung künstlicher Intelligenz neuen Schwung verleihen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNetEase Fuxi & Ray Summit 2023: Erkundung des Innovationswegs des Empfehlungssystems für Reinforcement Learning. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!