従来のプログラマーはどのように AI を変革し、学習するのでしょうか?アリババは最前線のアルゴリズムチームが開発したコアAI技術をオープンソース化

次のような疑問を持ったことはありませんか？

人工知能は非常に人気があります。従来のプログラマーとして、人工知能をどのように変換または学習できるでしょうか?

オンライン AI チュートリアルや書籍の品質は大きく異なります。本当にプロフェッショナルなリソースを見つけるにはどうすればよいでしょうか?

AI 理論はどこにでもありますが、ほとんどは机上の空論にすぎません。実際の例はどこで入手できますか?

最近、アリババは強化学習の実践事例を深く解説した業界初の書籍『アリババにおける強化学習の技術進化とビジネス革新』を正式に発売し、前例のない形ですべての技術者に無料でダウンロードできるようにしました。

まだまだ寒い冬ですが、火を囲んでお酒を飲みながら、アリババがお届けするユニークな「新年の知恵グッズ」をシェアしましょう。

無料でダウンロードするには？

長押しして次の QR コードを識別し、「Ali Technology」の公式 WeChat アカウントをフォローし、「Reinforcement Learning」と返信すると、この本を無料でオンラインで読んだりダウンロードしたりできます。

▲ 50万人のエンジニアがフォローするアリババテクノロジーのパブリックアカウント

ぜひ読んでいただきたいエンジニアは誰ですか?

強化学習は、自然界における動物の学習の本質に最も近い学習パラダイムです。 AlphaGo が囲碁の大会で世界チャンピオンを破ったのも、Deepmind が ATARI ゲームのプレイ方法を自動的に学習したのも、その背後にある強力な武器は深層強化学習テクノロジーです。

強化学習は提案されて以来、約半世紀にわたる開発を経てきました。しかし、強化学習技術の実践事例を真に体系的に分析できる書籍は業界にはまだ存在しません。この本は、技術者が強化学習の本質を真に理解し、この技術をよりよく習得して実践で活用するのに役立ちます。

アルゴリズム エンジニア、強化学習分野の研究者、あるいは人工知能分野への移行を希望する機械学習愛好家であっても、この本から必要な情報を得ることができます。

書籍の一部カタログ。各章は古典です。

アルゴリズム エンジニアとして、実際のアプリケーションにおける強化学習のモデリング方法、ビジネス シナリオにおける一般的な問題、および対応するソリューションを理解し、ビジネス上の問題をモデリングして解決する能力を向上させます。

強化学習分野の研究者として、実践的な強化学習の問題についてさらに学び、研究の視野を広げることができます。

機械学習の愛好家として、Alibaba の最前線の機械学習アルゴリズム エンジニアがどのように問題を発見、定義、解決するかを学びます。これにより、研究への関心が刺激され、専門的な質が向上し、より良い変革が実現します。

この本はなぜ時間をかける価値があるのでしょうか?

本書は、業界で初めて強化学習の実用化の技術的詳細を体系的に公開し、アリババのアルゴリズムエンジニアによる強化学習の深い理解、思考、革新も盛り込んでいます。本書は全部で12章から構成されており、著者チームは複数のAlibabaコアアルゴリズムチームにまたがっています。トップチームが作成した黄金の上級書と言えるでしょう。

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この本は、Taobao、Ali Xiaomi、広告検索などの複数のビジネスシナリオをカバーしています。たとえば、検索シナリオでのソート戦略決定モデル、推奨シナリオでのユーザーと製品のマッチング効率の向上、インテリジェントカスタマーサービスでの消費者とシステムの相互作用のシステム意思決定、広告システムでのインテリジェント価格設定技術に依存してより良い広告価値と効果を実現することなど、一連の意思決定における強化学習技術の重要な役割を反映しています。

深層強化学習の将来の発展は、理論的な探求と応用実践の二重のつながりを継続的に深めていくことになるでしょう。この電子書籍がさらなる研究の出発点となり、産業界や学界に何らかの情報を提供することで、深層強化学習のさらなる発展を促進できることを願っています。

追記：アリババの技術チームが読者交流グループを設立しました。同じ志を持つ人々と深い交流をしたい場合や、人工知能の学習に切り替えたい場合は、本の指示に従ってグループに参加し、一緒に学び、成長することができます。