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高德代理:微软的尖端机器学习工具从实验室走向了主流

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人类除了通过被教导来学习外,还通过反复试验、通过与环境的相互作用来学习。例如,父母会告诉孩子不要把桌子上的东西推下去——但当他们不管怎样做的时候,他们会知道那些东西会掉下来,并对其背后的物理有一个直观的理解。有监督的机器学习(ML)系统会学习它们给出的训练数据中的模式,比如根据过去的选择来预测人们可能更喜欢什么,但它们是被动的观察者。他们不会开始实验,看看什么可能改变这些模式,或者寻找额外的数据来更好地理解问题。随着这些云计算巨头的不断发展,高德平台预测2020年将是云计算的重要一年。全球第四大云计算提供商阿里巴巴计划在未来几年内将高德注册服务范围扩大到全球范围,而IBM正在努力为红帽合作伙伴加强其多云管理主张。
 
那些传统的ML系统通常不能适应模式的改变,除非它们经过专门的再培训。如果度假目的地的广告过去常常在人们渴望去一个温暖、阳光明媚的地方的隆冬时节获得大量点击量,那么即使在大流行封锁的时候,这些广告也会被展示出来,而那时这些广告可能看起来毫无品味,适得其反。高德注册替代数据是产品,而不是人。高德注册替代性数据不是出售给广告商的数据,而是出售给希望从数据本身发现趋势和财务机会的公司。
 
强化学习(RL)系统则不同。他们通过实践来学习——通过做出决策来探索自己的世界,从而获得积极或消极的反馈(奖励“强化”所学到的知识)。如果世界或结果发生变化,模型就会学习并适应变化的环境。
 
“强化学习是对自己的数据进行学习,”微软研究院RL团队的合作研究员经理John Langford告诉TechRepublic。
 
“关键是获取你要学习的数据。创建数据集,在这些数据集上学习,然后部署所学的内容。这是一个循环,而不只是一个单向的过程:这意味着你需要处理额外的复杂性,但也有额外的机会。你可以解决以前无法解决的问题。”根据全球测量和数据分析公司尼尔森(Nielsen)最新发布的预测之一,当今高德娱乐对社会的信任度处于低谷,但消费者仍然希望高德代理品牌能够了解并迎合他们。
 
通过使用当前的上下文,训练RL系统所需的数据也可以比传统的监督学习系统更小,从而加快系统的速度。根据微软的说法,这并不总是正确的,因为RL之前需要大量的数据。
 
小决策
 
强化学习有利于解决朗格弗德称之为“微观决策”可重复的情况下,系统可以通过改变一些,是否显示屏幕,视频缓冲区的大小,或者一个螺杆的速度转向挤出麦片糊成一个工业油炸锅,学习发生了什么。
 
兰福德说,RL的本质是研究人工智能如何做决定。“如果你能找到相对即时的反馈,并且有一个重复多次的决定,这就是一个在很多很多地方发挥作用的逻辑结构,每次你看到这一点,也许你可以通过强化学习来实现它。”
 
它被用来教电脑玩游戏——从《Go》到《我的世界》——因为游戏有内置奖励。但在过去的几年中,新兴研究实验室和技术已经投入生产,不仅仅是一次性应用但Azure认知服务api,自治系统构建工具像机器人和无人驾驶飞机和模型数据科学家可以使用Azure机器学习。
 
个性化服务部分是基于Langford的团队在MSN和Bing上所做的工作,即个性化你所看到的新闻。这使得MSN上的点击率提高了19倍,微软主页上的产品参与度也提高了19倍。Personalizer还推动了你在Xbox和Edge浏览器上看到的商品、产品和内容。任何网站都可以调用API并提供个性化内容。在墨西哥,安海斯-布希英博(Anheuser-Busch InBev)向墨西哥的小杂货店推荐个性化的产品,后者从其在线市场MiMercado购买;点击建议的顾客数量增加了一倍,而点击后购买的数量增加了67%。
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