Herramientas experimentos escalables de ML de alto rendimiento

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experimentos escalables de ML

  • Gym-Recsys proporciona entornos OpenAI Gym personalizables para entrenamiento y evaluación escalable de agentes de recomendación mediante aprendizaje por refuerzo
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    ¿Qué es Gym-Recsys?
    Gym-Recsys es una caja de herramientas que envuelve tareas de recomendación en entornos OpenAI Gym, permitiendo que algoritmos de aprendizaje por refuerzo interactúen paso a paso con matrices de usuario-ítem simuladas. Proporciona generadores de comportamiento de usuario sintético, soporta cargar conjuntos de datos populares y entrega métricas estándar como Precision@K y NDCG. Los usuarios pueden personalizar funciones de recompensa, modelos de usuario y pools de ítems para experimentar con diferentes estrategias de recomendación basadas en RL de manera reproducible.
    Características principales de Gym-Recsys
    • Entornos de recomendación compatibles con OpenAI Gym
    • Soporte para conjuntos de datos sintéticos y reales
    • Módulos de simulación de comportamiento de usuario
    • Integración de métricas estándar de recomendación
    • Espacios de recompensa y observación personalizables
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