Jak działa usługa Personalizacja

Zasób Personalizacja , pętla uczenia maszynowego, używa uczenia maszynowego do tworzenia modelu, który przewiduje najwyższą akcję dla zawartości. Model jest trenowany wyłącznie na podstawie danych wysyłanych do niego za pomocą wywołań Ranga i Nagroda . Każda pętla jest całkowicie niezależna od siebie.

Interfejsy API klasyfikacji i nagrody wpływają na model

Akcje można wysyłać z funkcjami i funkcjami kontekstowymi do interfejsu API rangi. Interfejs API rangi decyduje się na użycie jednego z następujących elementów:

• Wykorzystanie: bieżący model do podjęcia decyzji o najlepszej akcji na podstawie przeszłych danych.
• Eksplorowanie: wybierz inną akcję zamiast akcji górnej. Ta wartość procentowa jest konfigurowana dla zasobu usługi Personalizacja w witrynie Azure Portal.

Możesz określić wynik nagrody i wysłać ten wynik do interfejsu API nagrody. Interfejs API nagrody :

• Zbiera dane do trenowania modelu, rejestrując funkcje i wyniki nagród dla każdego wywołania rangi.
• Używa tych danych do aktualizowania modelu na podstawie konfiguracji określonej w zasadach uczenia.

System wywołujący usługę Personalizacja

Na poniższej ilustracji przedstawiono przepływ architektury wywołujący wywołania rangi i nagrody:

1. Akcje można wysyłać z funkcjami i funkcjami kontekstowymi do interfejsu API rangi.

   • Personalizator decyduje, czy wykorzystać bieżący model, czy eksplorować nowe opcje dla modelu.
   • Wynik klasyfikacji jest wysyłany do usługi EventHub.

2. Górna ranga jest zwracana do systemu jako identyfikator akcji nagrody. System przedstawia zawartość i określa wynik nagrody na podstawie własnych reguł biznesowych.

3. System zwraca wynik nagrody do pętli szkoleniowej.

   • Gdy usługa Personalizacja otrzyma nagrodę, nagroda zostanie wysłana do usługi EventHub.
   • Ranga i nagroda są skorelowane.
   • Model AI jest aktualizowany na podstawie wyników korelacji.
   • Aparat wnioskowania jest aktualizowany przy użyciu nowego modelu.

Personalizator ponownie szkoli model

Personalizator ponownie szkoli model na podstawie ustawienia aktualizacji częstotliwości modelu w zasobie Personalizacja w witrynie Azure Portal.

Usługa Personalizacja używa wszystkich aktualnie przechowywanych danych na podstawie ustawienia Przechowywanie danych w ciągu kilku dni w zasobie usługi Personalizacja w witrynie Azure Portal.

Badania nad personalizacją

Personalizacja opiera się na najnowocześniejszej nauce i badaniach w dziedzinie uczenia wzmacniania, w tym dokumentów, działań badawczych i bieżących obszarów eksploracji w microsoft Research.

Następne kroki

Dowiedz się więcej o najważniejszych scenariuszach dotyczących usługi Personalizacja