强化学习在阿里的技术演进与业务创新

当前的机器学习算法⼤致可以分为有监督的学习、⽆监督的学习和强化学 习（Reinforcement Learning）等。强化学习和其他学习⽅法不同之处在于强化学 习是智能系统从环境到⾏为映射的学习，以

Richard Sutton的强化学习第二版，国外强化学习入门教材

本书汇集了阿里巴巴一线算法工程师在强化学习应用方面的经验和心得，覆盖了搜索事业部、阿里妈妈事业部、计算平台事业部以及智能服务事业部等多条业务线，工业界首次系统地披露了强化学习在互联网级别的应用上使用的

阿里巴巴开源强化学习技术，本书中的idea对算法工程师在实际业务和技术能够带来一些灵感和启发。高清无水印。放心下载使用。

第一章 基于强化学习的实时搜索排序策略调控 第二章 延迟奖赏在搜索排序场景中的作用分析 第三章 基于多智能体强化学习的多场景联合优化 第四章 强化学习在淘宝锦囊推荐系统中的应用 第五章 基于强化学习的

第一章基于强化学习的实时搜索排序策略调控；第二章延迟奖赏在搜索排序场景中的作用分析；第三章基于多智能体强化学习的多场景联合优化；第四章强化学习在淘宝锦囊推荐系统中的应用；第五章基于强化学习的引擎性能优

ChatGPT背后强化学习与深度强化学习的技术详解

基于强化学习的实时搜索排序策略调控, 延迟奖赏在搜索排序场景中的作用分析, 强化学习在淘宝锦囊推荐系统中的应用等12个业务应用

阿里技术学习手册（含java开发、强化学习、双11技术),可以参考学习学习。

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