Gym-Recsys — это основанный на Python фреймворк, предлагающий совместимые с OpenAI Gym окружения, предназначенные для симуляции взаимодействий пользователь-объект. Он позволяет исследователям и инженерам обучать и сравнивать агентов рекомендаций с помощью синтетических или реальных наборов данных, с встроенными моделями поведения пользователя и стандартными метриками оценки.
Gym-Recsys — это основанный на Python фреймворк, предлагающий совместимые с OpenAI Gym окружения, предназначенные для симуляции взаимодействий пользователь-объект. Он позволяет исследователям и инженерам обучать и сравнивать агентов рекомендаций с помощью синтетических или реальных наборов данных, с встроенными моделями поведения пользователя и стандартными метриками оценки.
Gym-Recsys — это набор инструментов, который оборачивает задачи рекомендаций в окружения OpenAI Gym, позволяя алгоритмам обучения с подкреплением взаимодействовать с имитированными матрицами пользователь-объект шаг за шагом. Он обеспечивает синтетические генераторы поведения пользователя, поддерживает загрузку популярных наборов данных и поставляет стандартные метрики, такие как Precision@K и NDCG. Пользователи могут настраивать функции награды, модели пользователя и пул объектов для экспериментов с различными стратегиями рекомендаций на основе RL, с возможностью воспроизведения результатов.
Кто будет использовать Gym-Recsys?
Исследователи в области обучения с подкреплением
Инженеры систем рекомендаций
Дата-сайентисты в области персонализации
Академические преподаватели на курсах по машинному обучению
Как использовать Gym-Recsys?
Шаг 1: Установка через pip install gym-recsys
Шаг 2: Импорт и загрузка встроенного или собственного набора данных
Шаг 3: Создание окружения с gym.make('RecSys-v0')
Шаг 4: Определение или подключение RL-агента (DQN, Policy Gradient и др.)
Шаг 5: Обучение агента взаимодействием с окружением
Шаг 6: Оценка эффективности с использованием предоставленных метрик и логов
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества Gym-Recsys
Основные функции
Совместимые с OpenAI Gym рекомендации среды
Поддержка синтетических и реальных наборов данных
Модули симуляции поведения пользователя
Интеграция стандартных метрик рекомендаций
Настраиваемые пространства награды и наблюдения
Преимущества
Повторяемые стандарты RL для рекомендаций
Легкая интеграция с популярными библиотеками RL
Гибкая настройка окружений
Масштабируемые эксперименты на различных объемах данных
Основные Сценарии Использования и Приложения Gym-Recsys
Разработка и тестирование алгоритмов рекомендаций на базе RL
Бенчмаркинг стратегий рекомендаций на различных наборах данных
Обучение концепциям обучения с подкреплением в области персонализации
Моделирование вовлеченности пользователя и динамики ранжирования элементов
Часто Задаваемые Вопросы о Gym-Recsys
Что такое Gym-Recsys?
Какие версии Python поддерживаются?
Могу ли я использовать свой собственный набор данных?
Какие RL-алгоритмы совместимы?
Как я могу оценить качество рекомендаций?
Поддерживается ли моделирование пользователей в реальном времени?
Ассистент для покупок на базе искусственного интеллекта, предлагающий персональные рекомендации товаров, сравнение цен, обзоры и управление списками покупок.
Многопрограммная система на базе искусственного интеллекта, которая создает персонализированные рекомендации подарков, анализируя предпочтения пользователя, бюджеты и случаи.
Многопользовательская система, анализирующая предпочтения покупателей для предоставления персонализированных рекомендаций в режиме реального времени в торговых центрах.
Искусственный интеллект-агент для получения информации о фильмах в реальном времени, данных о составе, доступности потоковой трансляции и персональных рекомендациях с использованием LLM и TMDB.
AskFlora — это помощник по уходу за растениями на основе ИИ, который определяет виды, диагностирует проблемы и предлагает персонализированные советы по уходу.