NetEase Fuxi & Ray Summit 2023: 強化学習レコメンデーション システムのイノベーション ロードを探索する

最近、第 2 回レイ サミット会議が米国サンフランシスコで成功裡に開催されました。 Ray Summit は、トップの国際ビッグデータ技術サミットとして、Ray フレームワークを使用して人工知能のアプリケーションとインフラストラクチャを構築および拡張するためのベスト プラクティスを展示および議論することに専念し、人工知能、機械学習、分散の分野でのイノベーションと交流の促進を目指しています。には、DeepMind、OpenAI、Uber、LinkedIn、Niantic、その他の企業や機関から数千人のエンジニア、学者、業界専門家が毎年参加しています。国内の人工知能分野の最先端チームとして、NetEase Fuxi もこの会議に招待されました。

RL4RS の有効性を検証するために、NetEase Fuxi は複数のゲーム事業で実用化を実現しました。 RL4RSが構築した強化学習推奨システムを利用することで、プレイヤーの行動を学習・最適化することで、ユーザーのゲーム満足度の向上とゲームシステムの円滑な動作をサポートします。このアプリケーションの成功は、RL4RS の実現可能性を証明するだけでなく、レコメンデーション システム テクノロジーの新たな方向性を切り開きます。

Wu博士はまた、レコメンデーションシステムのパフォーマンスを包括的に評価できるだけでなく、研究者がレコメンデーションアルゴリズムの長所と短所をより深く理解し、分析するのに役立つRL4RSの評価フレームワークも紹介しました。 。 で。このフレームワークの導入は、推奨システム評価の分野におけるギャップを埋め、推奨アルゴリズムの研究と応用に重要なサポートを提供します。この評価フレームワークの導入により、レコメンデーション システムのパフォーマンスを評価するための包括的かつ体系的な方法が提供されます。このフレームワークを通じて、研究者はさまざまなシナリオやユーザー グループにおけるレコメンデーション システムのパフォーマンスを評価し、レコメンデーション アルゴリズムのより詳細な分析を行うことができます。このようにして、研究者は推奨システムの利点をより深く理解できるようになり、

ルンゼ博士のスピーチは現場で熱狂的な反応を呼び起こし、聴衆は RL4RS プロジェクトの重要性をより深く理解できるようになりました。と可能性を秘め、レコメンドシステムの分野でも無限の活力を発揮します。今後、強化学習に情熱を注ぐより多くの人々が私たちに参加し、技術革新と人工知能の開発に新たな活力を吹き込むことを楽しみにしています。

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