Fugu-MT 論文翻訳(概要): Personalization for Web-based Services using Offline Reinforcement Learning

論文の概要: Personalization for Web-based Services using Offline Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05612v1
Date: Wed, 10 Feb 2021 18:17:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-12 02:45:40.278004
Title: Personalization for Web-based Services using Offline Reinforcement Learning
Title（参考訳）: オフライン強化学習によるwebサービスのパーソナライズ
Authors: Pavlos Athanasios Apostolopoulos, Zehui Wang, Hanson Wang, Chad Zhou, Kittipat Virochsiri, Norm Zhou, Igor L. Markov
Abstract要約: モデルなしのオフライン強化学習(RL)を通じて政策を学習する上での課題に対処する。メジャーなソーシャルネットワークにおけるユーザ認証のためのプロダクションシステムにデプロイされ、長期的な目的を著しく改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.162780715713874
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large-scale Web-based services present opportunities for improving UI policies based on observed user interactions. We address challenges of learning such policies through model-free offline Reinforcement Learning (RL) with off-policy training. Deployed in a production system for user authentication in a major social network, it significantly improves long-term objectives. We articulate practical challenges, compare several ML techniques, provide insights on training and evaluation of RL models, and discuss generalizations.
Abstract（参考訳）: 大規模Webベースのサービスは、観察されたユーザインタラクションに基づいてUIポリシーを改善する機会を提供する。モデルなしのオフライン強化学習(RL)を通じて政策を学習する上での課題に対処する。メジャーなソーシャルネットワークでユーザー認証の運用システムにデプロイすることで、長期的な目的を大幅に改善します。実践的な課題を明確にし、いくつかのML手法を比較し、RLモデルのトレーニングと評価に関する洞察を提供し、一般化について議論する。

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