Facebook发布开源强化学习平台Horizon：解决大规模工业应用

本文档是2019年国际机器学习大会(ICML)上发表的一篇关于强化学习的重要论文，标题为《Horizon: Facebook's Open Source Applied Reinforcement Learning Platform》。作者们介绍了Facebook开发的开源平台，旨在解决工业级的强化学习问题，这些问题的特点包括数据规模庞大（上百万到数十亿观察数据），反馈循环缓慢，且实验需谨慎进行，因为它们不能在模拟器中运行。 不同于许多强化学习平台，这些平台通常专注于快速原型设计和实验，Horizon的设计理念更侧重于实际生产环境中的应用。平台的核心组件包括： 1. **工作流程**：Horizon提供了训练流行深度强化学习算法的工作流，使得研究人员和工程师能够高效地部署和调整算法，适应复杂的业务场景。 2. **数据预处理**：考虑到真实世界数据的复杂性，平台包含对大规模数据进行清洗、格式化和整合的功能，确保数据的质量和可用性。 3. **特征转换**：通过自动化和优化特征工程，平台帮助提升模型对现实世界环境的理解和预测能力。 4. **分布式训练**：为了应对大规模数据集和计算需求，Horizon支持分布式训练，加速模型的学习过程。 5. **counterfactual policy evaluation**：为了评估策略的有效性，平台提供基于事实的策略评估工具，允许在没有历史结果的情况下推断不同决策的影响。 6. **优化的 serving**：为了实现实时应用，平台优化了模型的部署和推理服务，确保在生产环境中快速响应。 7. **模型理解与洞察**：通过模型解释工具，用户可以深入了解模型的行为和决策背后的逻辑，增强模型的可解释性和信任度。 论文还展示了实际案例，表明使用Horizon训练的强化学习模型在性能上显著优于传统方法，并在某些领域取代了传统的解决方案。这表明Horizon不仅是一个强大的工具，而且正在推动强化学习技术在实际商业场景中的广泛应用和进步。对于任何关注工业级强化学习实践和技术演进的读者来说，这篇论文都是一份重要的参考资料。