Chào cả nhà,
Tháng 10 này chúng ta sẽ đến với 1 chủ đề đang rất HOT trong 2 năm nay với sự xưng bá của AlphaGo trong làng kỳ thủ GO: Reinforcement Learning. Vậy Reinforcement Learning (Deep Reinforcement Learning) là gì và nó có thể giải quyết những bài toán nào? Hãy cùng 2 diễn giả là Nguyễn Duy Khương và Phong Nguyễn cùng tìm hiểu về lĩnh vực này và 1 ứng dụng thiết thực của nó trong Recommendation System.
- Thời gian: 14h-18h chủ nhật 14/10/2018 (mở cửa đón khách từ 13:30-13:55)
Địa điểm: Cookpad Inc 〒150-6012 東京都渋谷区恵比寿4-20-3 恵比寿ガーデンプレイスタワー12F Hướng dẫn: từ ga JR Ebisu đi theo đường Skywalk đến Ebisu Garden Place Tower, lên tầng 12 sẽ thấy ngay văn phòng của Cookpad
Language: Vietnamese (các speakers sẽ nói bằng tiếng Việt)
Vì điều kiện của hội trường chỉ có 30 chỗ nên các bạn tham gia xin điền vào form dưới đây cho đến trước 23:59 thứ 4 10/10/2018 Những bạn không đăng ký qua form sẽ không thể vào nên các bạn chú ý ngoài ấn Going trên event thì nhớ điền vào form.
https://goo.gl/forms/8Z0mz8qW9sSCgtlK2
Hẹn gặp lại cả nhà vào buổi tới.
——————Agenda——————————–
Speaker: Phong Nguyễn (Hitachi)
Description: Reinforcement learning algorithm has a long history, but recently has been piqued interests by many researchers due to the success of introducing deep neural network as an approximator of Q-values. The marriage of Deep Learning and Reinforcement Learning does not only ease the conventional “curse of dimensionality” problem in RL, but also enables the action space to be extended into a continuous domain.
The weakness of Deep RL is the need to consume a large quantity of data to devise an optimal policy, making RL strive brightly in the domain of digital game, where endless data can be generated in the environment. Atari games and the game of Go were conquered by Google DeepMind, and recently Dota 2 were also taken by Open AI Five. But is there a way to make Deep RL adapt into a more realistic problem?
Let’s come and have a sharing knowledge about Deep Reinforcement Learning and its future with Phong, an AI researcher from Hitachi. Phong’s been trying to apply Deep RL into several problem in the industry. He will share a basic framework of Deep Reinforcement Learning and his opinions on this potential algorithm.
Speaker: Nguyễn Duy Khương (Rakuten) Title: Deep Reinforcement Learning for Recommendation Systems
Description: Recommender systems are crucial in ecommerce applications to suggest items or services based on user interests.
The traditional recommender systems consider the ecommendation procedure as a static process to follow a fixed strategy in order to recommend items for users.These approaches have limitations such as that they don’t often utilize the meta data and the data of user interactions.
Hence, the modern approaches based on deep models and deep reinforcement learning can take the advantages of big complicated data (text, images, user’s feedbacks, etc) to optimize the recommendation strategies, which have been achieving the highly competitive results.
In this talk, we will summarize and discuss the state-of-the-art works and the challenges in recommendation systems based on deep reinforcement learning.