NetEase Fuxi & Ray Summit 2023 : Explorer la voie de l'innovation du système de recommandation d'apprentissage par renforcement

Récemment, la deuxième conférence Ray Summit s'est tenue avec succès à San Francisco, aux États-Unis. En tant que plus grand sommet international sur la technologie du Big Data, Ray Summit se consacre à l'affichage et à la discussion des meilleures pratiques pour créer et développer des applications et des infrastructures d'intelligence artificielle à l'aide du framework Ray, dans le but de promouvoir l'innovation et l'échange dans les domaines de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et du distribué. informatique, des milliers d'ingénieurs, d'universitaires et d'experts de l'industrie de DeepMind, OpenAI, Uber, LinkedIn, Niantic et d'autres entreprises et institutions y participent chaque année. NetEase Fuxi, en tant qu'équipe de pointe dans le domaine de l'intelligence artificielle nationale, a également été invitée à participer à cette réunion.

Afin de vérifier l'efficacité de RL4RS, NetEase Fuxi a mis en œuvre des applications pratiques dans ses multiples activités de jeux. En utilisant le système de recommandation d'apprentissage par renforcement construit par RL4RS, le comportement du joueur est appris et optimisé, améliorant ainsi la satisfaction de l'utilisateur à l'égard du jeu et fournissant une assistance pour le bon fonctionnement du système de jeu. Le succès de cette application prouve non seulement la faisabilité du RL4RS, mais ouvre également une nouvelle direction pour la technologie des systèmes de recommandation.

Le Dr Wu a également présenté le cadre d'évaluation RL4RS, qui peut non seulement évaluer de manière globale les performances des systèmes de recommandation, mais également aider les chercheurs à mieux comprendre et analyser les avantages et les inconvénients des algorithmes de recommandation. L'introduction de ce cadre comble une lacune dans le domaine de l'évaluation des systèmes de recommandation et fournit un soutien important pour la recherche et l'application d'algorithmes de recommandation. L'introduction de ce cadre d'évaluation fournit une méthode complète et systématique pour l'évaluation des performances des systèmes de recommandation. Grâce à ce cadre, les chercheurs peuvent évaluer les performances des systèmes de recommandation dans différents scénarios et groupes d'utilisateurs, et mener une analyse plus approfondie des algorithmes de recommandation. De cette façon, les chercheurs peuvent mieux comprendre les avantages et les inconvénients des systèmes de recommandation.

Le discours du Dr Runze a suscité des réactions enthousiastes sur place, donnant au public une compréhension plus approfondie de l'importance et du potentiel du projet RL4RS, et démontrant également. la vitalité infinie dans le domaine des systèmes de recommandation. Nous sommes impatients de voir davantage de personnes passionnées par l’apprentissage par renforcement nous rejoindre à l’avenir, insufflant une nouvelle vitalité à l’innovation technologique et au développement de l’intelligence artificielle.

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