Pearl是一个由Meta应用强化学习团队开源的用于生产环境的强化学习AI Agent库。
其主要特点包括:
- 模块化设计,可以自由组合不同的模块构建定制化的Agent。
- 支持动态Action空间,适用于实时推荐等需要动态生成Action的场景。
- 支持离线强化学习,可以利用日志数据进行训练。
- 支持智能探索策略,平衡探索和利用。
- 包含Contextual Bandit和全序列决策两种学习方式。
- 支持安全决策、历史汇总等功能。
- 内置数据增强的Replay Buffer。
- 相比其他库,Pearl在模块化、动态Action空间、智能探索等方面功能更强。
- 已应用于推荐系统、拍卖竞价等多个真实业务场景。
- Pearl是一个非常前沿和强大的强化学习工具库,值得研究和应用。
以下是使用 Pearl 的一些示例：
推荐系统：Pearl 可以用于构建推荐系统，它可以根据用户的历史行为和偏好来推荐个性化的项目。
拍卖竞价系统：Pearl 可以用于构建拍卖竞价系统，它可以帮助广告商在拍卖中赢得广告位。
创意选择：Pearl 可以用于构建创意选择系统，它可以帮助广告商选择最有效的广告创意。
这些只是 Pearl 的几个示例用法，它还可以用于其他各种强化学习任务。
https://pearlagent.github.io/pearl_detailed_intro.pdf
github.com/facebookresearch/pearl