强化学习实战：强化学习在阿里的技术演进与业务创新
发布时间：2019-05-12 23:22:32 来源：自考网本书汇集了阿里巴巴一线算法工程师在强化学习应用方面的经验和心得，覆盖了搜索事业部、阿里妈妈事业部、计算平台事业部以及智能服务事业部等多条业务线，工业界首次系统地披露了强化学习在互联网级别的应用上使用的技术细节，其中更包含了阿里巴巴的算法工程师对强化学习的深入理解、思考和创新。本书主要面向算法工程师，强化学习方向的研究人员以及所有机器学习爱好者。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，常见的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，你将了解到在游戏之外更多实际的强化学习问题以及对应的解决方案，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，激发研究兴趣以及提升专业素养。
目录
第1章 基于强化学习的实时搜索排序策略调控
第2章 延迟奖赏在搜索排序场景中的作用分析
第3章 基于多智能体强化学习的多场景联合优化
第4章 强化学习在淘宝锦囊推荐系统中的应用
第5章 基于强化学习的引擎性能优化
第6章 基于强化学习分层流里调控
第7章 风险商品流量调控
第8章 虚拟淘宝
第9章 组合优化视角下基于强化学习的精准定向广告0CPC业务优化
第10章 策略优化方法在搜索广告排序和竞价机制中的应用
第11章 TaskBot-阿里小蜜的任务型问答技术
第12 DRL导购-阿里小蜜的多轮标签推荐技术
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