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算法人生(14):从“探索平衡策略”看“生活工作的平衡之道”

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在机器学习的早期阶段,探索对于理解环境至关重要,但随着智能体学习的深入,利用已知策略以获取稳定回报变得更为重要。过多的探索可能导致错失最优行动带来的回报,而过多的利用则可能使智能体陷入局部最优,错失更好的策略。因此,如何在探索和利用之间找到平衡,是强化学习中的关键问题。
如何构建推荐系统的优化目标

如何构建推荐系统的优化目标

在推荐系统当中,一旦策略产品经理和算法工程师在商量与构建优化目标不够准确,这会带来的后果就是和实际期望的效果南辕北辙、大相径庭,甚至给整个公司业务目标、商业收入带来致命的影响。有一句话说的很好:如果一项技术本身是新颖并且先进的,但是应用的方向和实际需求的方向有很大的偏差,那么这项技术的成果不可能是显著的。