强化学习在阿里的技术演进与业务创新_reinforcement_learning--2018高清有书签文字版

最近因为与深度学习结合，解决海量数据的泛化问题，取得了让⼈印象深刻 的成果。包括 DeepMind 的⾃动学习玩 ATARI 游戏，以及 AlphaGo 在围棋⼤赛中 战胜世界冠军等，其背后的强⼤武器就是深度强化学习技术。相对于 DeepMind 和学术界看重强化学习的前沿研究，阿⾥巴巴则将重点放在推动强化学习技术 输出及商业应⽤。在阿⾥移动电商平台中，⼈机交互的便捷，碎⽚化使⽤的普 遍性，页⾯切换的串⾏化，⽤户轨迹的可跟踪性等都要求我们的系统能够对变 幻莫测的⽤户⾏为以及瞬息万变的外部环境进⾏完整地建模。平台作为信息的 载体，需要在与消费者的互动过程中，根据对消费者（环境）的理解，及时调整 提供信息（商品、客服机器⼈的回答、路径选择等）的策略，从⽽最⼤化过程累 积收益（消费者在平台上的使⽤体验）。基于监督学习⽅式的信息提供⼿段，缺 少有效的探索能⼒，系统倾向于给消费者推送曾经发⽣过⾏为的信息单元（商 品、店铺或问题答案）。⽽强化学习作为⼀种有效的基于⽤户与系统交互过程建 模和最⼤化过程累积收益的学习⽅法，在⼀些阿⾥具体的业务场景中进⾏了很 好的实践并得到⼤规模应⽤。