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申请/专利权人：索尼互动娱乐有限责任公司
摘要：一种端到端基于云的机器学习平台，提供计算机模拟推荐。为所有转换后的数据生成数据沿袭，以用于生成到机器学习模型的特征提取、转换和加载ETL。该数据用于理解模拟推荐模型的性能。为此，在理解推荐的性能的情况下，所述平台提供转换后的数据的生命周期并将其与用户交互的生命周期进行比较。通过将两个生命周期进行比较，可返回有关哪些模型相关和哪些模型不相关的推荐。
主权项：1.一种设备，所述设备包括：至少一个处理器；以及至少一个计算机存储器，所述至少一个计算机存储器不是瞬时信号并且包括指令，所述指令能够由所述至少一个处理器执行以：接收表示由多个模拟玩家对计算机模拟进行的输入的数据；将所述数据输入到模型生成计算机化服务的第一管道的训练服务以训练多个推荐模型；使用所述第一管道的推断服务以基于使用所述第一管道中的所述训练服务训练的模型来生成推荐；将所述推断服务的输出提供到所述第一管道的实验服务以测试所述推荐以便使用至少一个关键绩效指标KPI来选择所述模型的子集；使用第二管道的训练服务和推断服务来提供对要训练的模型的推荐；将由所述第二管道生成的对要训练的模型的推荐提供到所述第一管道的所述训练服务；以及执行强化学习模型RL以使用所述第二管道的所述训练服务和推断服务来至少部分地通过最大化针对来自所述第一管道的第一模型预测的奖励来将至少所述第一模型识别为良好模型，其中所述最大化是至少部分通过以下操作来执行：使与时间“t”相关联的推荐等同于与所述时间“t”相关联的奖励加上折扣因子和与时间t+1相关联的推荐的乘积。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 索尼互动娱乐有限责任公司 用于转换数据和优化数据转换的双重机器学习管道
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