Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2123U003795, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Рекомендаційні системи на основі навчання з підкріпленням Автор Шеруда Андрій Володимирович Дата публікації 01-01-2023 Постачальник інформації Електронний архів наукових та освітніх матеріалів КПІ ім. Ігоря Сікорського Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60433 Видання Київ Опис Об’єкт дослідження – рекомендаційні системи, а саме рекомендаційні агенти для пропонування кінокартин. Предмет дослідження – інтерпретації середовища навчання з підкріпленням в контексті рекомендаційних систем та самі моделі навчання з підкріпленням. Наукова значимість полягає в досліджені підходу впровадження рекомендаційних систем в контексті постановки задачі навчання з підкріпленням. Практична значимість полягає у розробці програмного забезпечення на основі вищезгаданого підходу для формування переліку пропозицій. Метою даної роботи є адаптувати алгоритми навчання з підкріпленням під проблематику рекомендаційних систем. Зокрема: Розглянути існуючі підходи до алгоритмів рекомендаційних систем, зокрема їх проблематику, складності їх запуску на реальних проектах та перепони під час збору необхідних навчальних даних. Проаналізувати Марківський процес прийняття рішень, оцінити його переваги в контексті рекомендаційних систем. Розглянути підходи для адаптації алгоритмів навчання з підкріпленням до задачі рекомендацій (перехід від задачі контрольованого навчання до задачі навчання з підкріпленням). Реалізувати алгоритми навчання з підкріпленням DDPG та TD3 з власним середовищем-імітацією реакції користувача та порівняти результати. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити