Home » A Gentle Introduction to Recommendation as Counterfactual Policy Learning | counterfactual คือ | ข่าวการลงทุนที่มาแรงที่สุดในวันนี้

A Gentle Introduction to Recommendation as Counterfactual Policy Learning | counterfactual คือ | ข่าวการลงทุนที่มาแรงที่สุดในวันนี้

by Hanh Nguyen

A Gentle Introduction to Recommendation as Counterfactual Policy Learning | อัพเดทข่าวการลงทุนล่าสุดทุกวัน

ดูรายละเอียด

นอกจากนี้ คุณยังสามารถดูข่าวที่เกี่ยวข้องกับการลงทุนมากมาย : sathyasaith.org .

ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อ counterfactual คือ.

A A Gentle Introduction to Recommendation as Counterfactual Policy Learning Flavian Vasile, David Rohde, Olivier Jeunen, Amine Benhalloum UMAP’20: 28th Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization UMAP Tutorial Abstract วัตถุประสงค์ของหลักสูตรคือการให้ภาพรวมที่มีโครงสร้างของแนวคิด . กรอบงานเบื้องหลังระบบผู้แนะนำที่ล้ำสมัยในปัจจุบัน อธิบายสมมติฐานพื้นฐาน วิธีการที่เป็นผลและข้อบกพร่อง และเพื่อแนะนำแนวทางใหม่ที่น่าตื่นเต้น ซึ่งจะกำหนดกรอบงานของข้อเสนอแนะว่าเป็นปัญหาการเรียนรู้นโยบายที่ขัดแย้งกัน นี่คือบทช่วยสอนแบบเต็มวันและแบ่งออกเป็นสองโมดูล: ในโมดูล 1 ผู้เข้าร่วมจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการสร้างระบบผู้แนะนำในโลกแห่งความเป็นจริงในปัจจุบัน ซึ่งประกอบด้วยสองเฟรมเวิร์ก ได้แก่ การแนะนำเป็นการเติมข้อความอัตโนมัติที่เหมาะสมที่สุด . ของพฤติกรรมผู้ใช้และข้อเสนอแนะในรูปแบบการให้รางวัล ในโมดูลที่ 2 เรานำเสนอเฟรมเวิร์กของข้อเสนอแนะว่าเป็นปัญหาการเรียนรู้นโยบายที่ขัดแย้งกัน และทบทวนการรับประกันเชิงทฤษฎีที่แก้ไขข้อบกพร่องของเฟรมเวิร์กก่อนหน้านี้ จากนั้นเราจะดำเนินการตรวจสอบอัลกอริธึมที่เกี่ยวข้องและทดสอบกับวิธีการแบบคลาสสิกใน RecoGym ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมการจำลองการแนะนำแบบโอเพนซอร์ส โดยรวมแล้ว เราเชื่อว่าหัวข้อของหลักสูตรเป็นจริงอย่างยิ่งและเติมเต็มช่องว่างระหว่างกรอบงานข้อเสนอแนะที่ได้รับการอุทิศและการวิจัยที่ล้ำสมัย และกำหนดขั้นตอนสำหรับความก้าวหน้าในอนาคตในสาขานี้ Bios Flavian Vasile เป็นส่วนหนึ่งของ Criteo AI Lab ซึ่งเขาทำงานเป็น ML Recommendations Solutions Architect โดยเน้นที่การพัฒนาระบบการแนะนำแบบ Deep Learning และแง่มุมของการอนุมานเชิงสาเหตุเพื่อแนะนำการแนะนำ ก่อนร่วมงานกับ Criteo เขาทำงานเป็นนักวิจัยในทีมวิทยาศาสตร์การโฆษณาของ Twitter; ก่อนหน้านั้นใน Yahoo! Research Lab ซึ่งเขาเน้นที่ปัญหาการทำความเข้าใจเนื้อหาเป็นส่วนใหญ่ ความสนใจในงานวิจัยในปัจจุบันของเขา ได้แก่ Deep Sequential Models for Recommendation และเข้าใจ Recommendation เป็นระบบการตัดสินใจที่มีผลตอบแทนไม่แน่นอน ในบรรดาผลงานวิจัยล่าสุดของเขา ผลงานเรื่อง “Causal Embeddings for Recommendation” ได้รับรางวัลกระดาษยอดเยี่ยมที่งาน RecSys 2018 และเขาเป็นผู้ร่วมจัดงาน REVEAL Workshops on Offline Evaluation for Recommender Systems ร่วมกับการประชุม ACM RecSys David Rohde เป็นนักวิทยาศาสตร์การวิจัยที่ Criteo ความสนใจในงานวิจัยของเขาเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง Bayesian การประเมินแบบออฟไลน์ และการอนุมานเชิงสาเหตุ เขาเป็นหนึ่งในผู้สร้างดั้งเดิมของสภาพแวดล้อม RecoGym และเป็นหนึ่งในผู้เขียนหลักสูตร RecoGym ซึ่งเขาส่งที่โรงเรียนภาคฤดูร้อน DS3 ในกรุงปารีส ปี 2019 เขานำเสนอเป็นประจำในการประชุมการเรียนรู้ด้วยเครื่อง เช่น เวิร์กช็อป REVEAL และเวิร์กช็อปเกี่ยวกับเวรกรรมที่ NeurIPS 2018 และ 2019 นอกจากนี้ เขายังส่งสื่อการสอนเป็นประจำภายในที่ Criteo และภายนอกที่ฟอรัม เช่น โรงเรียนภาคฤดูร้อน DS3 เขามีผลงานตีพิมพ์มากมายในด้านการประยุกต์ใช้และทฤษฎีของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ตั้งแต่หัวข้อต่างๆ รวมถึงการประมาณความผันแปร การอนุมานเชิงสาเหตุ แบบจำลองที่ยากทวีคูณ ไปจนถึงดาราศาสตร์ การวิเคราะห์ชุดข้อมูลระบบขนส่งสาธารณะขนาดใหญ่ และการประเมินระบบผู้แนะนำ Olivier Jeunen เป็นนักศึกษาระดับปริญญาเอกที่มหาวิทยาลัย Antwerp ประเทศเบลเยียม งานวิจัยหลักของเขามุ่งเน้นไปที่ระบบผู้แนะนำข้อเสนอแนะโดยนัย โดยมีความสนใจตั้งแต่อัลกอริทึมและประสิทธิภาพไปจนถึงการประเมิน เขาทำงานร่วมกับห้องปฏิบัติการวิจัยอุตสาหกรรมเช่น Technicolor, Froomle และ Criteo เป็นประจำ ในระหว่างการทำงานร่วมกันครั้งล่าสุดนี้ เขาได้มีส่วนร่วมในสภาพแวดล้อมของ RecoGym และร่วมเขียนและร่วมนำเสนอหลักสูตร RecoGym ดั้งเดิมหลายครั้ง นอกจากนี้ เขามีประสบการณ์หลายปีในการสอนหลักสูตร Data Science ระดับ MSc ที่มหาวิทยาลัย Antwerp Amine Benhalloum เป็นวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิ่งอาวุโสที่ Criteo ทำงานเกี่ยวกับการสร้างระบบการเรียนรู้และดึงข้อมูลสำหรับการนำเสนอในวงกว้างเพื่อขอคำแนะนำ ใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเพื่อปรับแต่งโฆษณาแบบดิสเพลย์ในแต่ละวันหลายพันล้านรายการ เข้าถึงผู้ใช้หลายพันล้านคน และเชื่อมต่อกับผลิตภัณฑ์นับล้าน ความเชี่ยวชาญของเขาได้แก่: การเรียนรู้ด้วยเครื่องขนาดใหญ่ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การดึงข้อมูล และระบบที่เน้นข้อมูล ก่อนเข้าร่วม Criteo Amine ทำงานในหัวข้อต่างๆ ตั้งแต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติไปจนถึงการตรวจจับการฉ้อโกง เขาสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทด้านคณิตศาสตร์ประยุกต์ เว็บ:: ..

READ  가상현실(VR), 증강현실(AR), 실감기술의 모든 것 [세상의모든지식 X 챔프] | 가상 현실
READ  ลงทะเบียนผู้มีรายได้น้อย 2559 | ชี้ช่องรวย 4/4 | พุธที่ 3 สิงหาคม 2559 | Smart SME | จํานวน sme ในประเทศไทย 2559

A Gentle Introduction to Recommendation as Counterfactual Policy Learning รูปภาพ ที่เกี่ยวข้องกับ} .

A Gentle Introduction to Recommendation as Counterfactual Policy Learning


>>สามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับเกมไก่หัวข้อเกมได้ที่นี่: ดูความรู้เพิ่มเติมที่เป็นประโยชน์ฟรีที่นี่.

READ  Sửa lỗi CheckDisk mỗi khi khởi động máy tính (Fix Check Disk Error) | checkdisk

counterfactual คือ – การค้นหาที่เกี่ยวข้อง.

#Gentle #Introduction #Recommendation #Counterfactual #Policy #Learning.

SIGCHI,SIGWEB,UMAP 2020

A Gentle Introduction to Recommendation as Counterfactual Policy Learning

counterfactual คือ.

หวังว่า ความรู้ ในหัวข้อ counterfactual คือ นี้จะ มีประโยชน์ มาสู่คุณ.

related posts

1 comment

Chongming GAO 05/09/2021 - 01:38

It is really inspiring! Thanks!

Reply

Leave a Comment