重磅下载!业界首本强化学习应用宝典,阿里核心算法团队联袂打造
作为一名技术人,你是否曾有过这样的疑惑:
人工智能大热,作为一名传统程序员,该如何转型或学习?
网上AI教程、书籍,质量参差不齐,如何找到真正专业的资源?
AI理论遍地皆是,但几乎都在纸上谈兵,该从哪里获得实战案例?
近日,阿里正式推出业界首本深入阐述强化学习落地实践案例的书:《强化学习在阿里的技术演进与业务创新》,并史无前例开放下载。
《强化学习在阿里的技术演进与业务创新》电子书免费下载:
https://102.alibaba.com/downloadFile.do?file=1517812754285/reinforcement_learning.pdf
温馨提醒:
1、本书约20M,需要一定下载时间,请耐心等待哦。
2、流量不足的童鞋,建议将地址复制到PC端浏览器后打开下载。
什么是强化学习?
强化学习,是最接近于自然界动物学习的本质的一种学习范式。无论是AlphaGo 在围棋大赛中战胜世界冠军,还是Deepmind 的自动学习玩 ATARI 游戏,背后的强大武器都是深度强化学习技术。
从提出至今,强化学习经历了约半个世纪的发展。但是业界始终没有一本书,能够真正系统地、剖析强化学习技术的落地实践案例。这本书将帮助技术人真正理解强化学习的本质,并且更好地掌握这项技术、用于实践。
此书有哪些亮点?
本书首次在工业界系统地披露强化学习在实践应用的技术细节,其中更包含了阿里算法工程师对强化学习的深入理解、思考和创新。此书共有12个章节,作者团队跨越了多个阿里核心算法团队,可谓是最强阵容打造的黄金进阶书籍。
书籍部分目录,每章都是经典
此书覆盖了淘宝、阿里小蜜、广告搜索等多个业务场景:比如在搜索场景中的排序策略决策模型,推荐场景下提高用户和商品的配对效率,在智能客服方面消费者与系统互动的系统决策,以及在广告系统中依靠智能调价技术来实现更好的广告价值与效果,都体现了强化学习技术在一系列决策中的重要角色。
谁适合阅读这本书?
无论你是算法工程师、强化学习方向的研究人员,或者是希望转型人工智能领域的机器学习爱好者,都能从本书中汲取所需。
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、在业务场景下的常见问题,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,你将了解到更多实际的强化学习问题,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,将激发你的研究兴趣以及提升专业素养,实现更好的转型。
重磅下载!业界首本强化学习应用宝典,阿里核心算法团队联袂打造相关推荐
- 强化学习ppt_机器学习原理、算法与应用配套PPT第四部分(深度学习概论、自动编码器、强化学习、聚类算法、半监督学习等)...
本文是SIGAI公众号文章作者雷明编写的<机器学习>课程新版PPT第四部分,包含了课程内容的深度学习概论,自动编码器,受限玻尔兹曼机,聚类算法1,聚类算法2,聚类算法3,半监督学习,强化学 ...
- 离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇) IQL(Implicit Q-learning)算法详解与实现
[更新记录] 论文信息:Ilya Kostrikov, Ashvin Nair, Sergey Levine: "Offline Reinforcement Learning with Im ...
- 离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇)策略约束 - BRAC算法原理详解与实现(经验篇)
论文原文:[Yifan Wu, George Tucker, Ofir Nachum: "Behavior Regularized Offline Reinforcement Learnin ...
- 离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇) AWAC算法详解与实现
[更新记录] 论文信息:AWAC: Accelerating Online Reinforcement Learning with Offline Datasets [Code] 本文由UC Berk ...
- ChatGPT 使用 强化学习:Proximal Policy Optimization算法(详细图解)
ChatGPT 使用 强化学习:Proximal Policy Optimization算法 强化学习中的PPO(Proximal Policy Optimization)算法是一种高效的策略优化方法 ...
- 人群环境中基于深度强化学习的移动机器人避障算法
摘要: 为了控制移动机器人在人群密集的复杂环境中高效友好地完成避障任务,本文提出了一种人群环境中基于深度强化学习的移动机器人避障算法.首先,针对深度强化学习算法中值函数网络学习能力不足的情况,基于行人 ...
- 离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇) Onestep 算法详解与实现
[更新记录] 论文信息: David Brandfonbrener, William F. Whitney, Rajesh Ranganath, Joan Bruna: "Offline R ...
- 离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇)策略约束 - BEAR算法原理详解与实现
论文信息:Stabilizing Off-Policy Q-Learning via Bootstrapping Error Reduction 本文由UC Berkeley的Sergey Levin ...
- 计算机科学与技术对无人机,基于强化学习的无人机空中格斗算法研究-计算机科学与技术专业论文.docx...
Classified Index: TP391.9 U.D.C: 629.7.08 Dissertation for the Master Degree in Engineering RESEARCH ...
最新文章
- 【重磅干货】Python、机器学习、深度学习算法实战和应用必备书籍
- LeetCode Palindrome Partitioning(dfs +回文串 )
- farbox editor是个好东西
- 实现单台测试机6万websocket长连接
- 记一次 Python Web 接口优化
- 从上往下打印出二叉树的每个节点,同层节点从左至右打印
- 计算机无法使用光驱启动,电脑BIOS怎么设置光盘启动 三种类型BIOS设置光驱启动的图文详解教程...
- idea修改maven项目版本号
- 什么是云原生,跟云计算有什么关系?终于有人讲明白了
- SQL Server Management Studio –分步安装指南
- 关于邮件服务器应用系统安全SSL ×××(强身份认证)方案
- 初学者虚拟机使用虚拟机
- 简单的HTML5灰度图查看器 simple PACS DICOM HTML5 viewer
- Spring Boot 2.4.0-RC1, 2.1.18, 2.2.11 和 2.3.5 发布
- java锁的粗化,锁优化(自旋锁,锁消除,锁粗化,轻量级锁,偏向锁)(深入理解JAVA虚拟机-学习记录)...
- c#程序设计实训报告心得体会_c#学习心得体会范文_c#程序设计心得体会
- 【Android测试】AndroidStudio通过UIAutomator进行测试
- 开源BI工具对比(一):BI介绍
- java中求平均数怎么写,java求平均数函数
- 物联网技术部第六次培训----网页制作入门HTML
热门文章
- Python中浅拷贝与深拷贝的骚操作
- 太难得了!大厂数据分析实战项目资料首次公开!免费,速领!
- Python小知识 | 这些技能你不会?(二)
- 英特尔核芯显卡控制面板怎么找不到_【全球首发】英特尔第十代Cometlake台式机处理器详解与评测...
- memcached客户端_小水谈Memcache---Memcached安装
- win7 64系统无法看见其他计算机,win7一直显示正在启动进不了系统怎么办
- leetcode-283-移动零
- vue之父子组件通信
- BZOJ1026 [SCOI2009]windy数 数位dp
- 关于双WiFi板卡做路由功能的记录