深度学习(DL), 强化学习(RL), 和传统ML在业界的应

[SOD]

https://www.1point3acres.com/bbs/thread-979177-1-1.html
深度学习(DL), 强化学习(RL), 和传统ML在业界的应用情况 |只看干货
机器学习

泛机器学习的三大应用领域 NLP, CV, 搜索/推荐, 深度学习已经在前两项(所有项?)占据主流, 大型pre-trained model的出现大大简化了模型的调试和使用, 还有最新的LLM大放异彩
强化学习在业界的应用如何? 传统ML模型还有用武之地吗? 好奇...


==========================
最近求职找了一些RL相关的职位，了解到的一些情况
1. 无人车公司，比如Nvidia， Cruise, 这些有用RL/ imitation learning等做无人车算法planning, prediction, simulation env generation等等，可以看一下NeurIPS 2022无人车 workshop了解一些业界动态 https://ml4ad.github.io/
2. 最近微软xbox组放出来applied research 用RL 做游戏测试，可以搜autonomous game testing了解一下。用RL做游戏（包括游戏测试）是一个很有趣的方向。有很多研究问题。
3. Amazon SCOT组用RL做inventory management。去年NeruIPS他们组有个大佬在RL4real life workshop上说他们用RL做的方案已经落地并节省了18%的成本。这是比较成功的用RL做随机组合优化例子
4. Meta的RL组现在在Ads Org下边。有很多bandit / RL做monetization的项目。其他一些公司也有用RL做计算广告的岗位，比如这个https://jobs.lever.co/system1/1a ... -92cb-6ea00f1aa6a4?
5. 大模型。Chatgpt出来以后确实有很多传统做大模型、多模态的组意识到RL的用途，所以也放出来一些岗，可以关注一下。
另外可以看一下这两年Neurips/icml的 rl for real life workshop的相关内容，了解一下有哪些落地应用
补充内容 (2023-04-01 02:16 +8:00):
update: 游戏测试是 automatic game testing，写错别字了。

[SOD]

摸鱼有点爽 5 小时前 来自APP | 只看该作者

我个人的观点是：强化学习只能算作深度学习的一个分支，只是一种学习范式，比如对抗生成也是一种深度学习范式。所以机器学习可以分成传统机

器学习和深度学习两种，传统机器学习在数据挖掘和低维信息处理上可以起作用，更高维的数据例如图片、文本token就不太行了。业内对传统机器
学习的基本认识是：一定要了解，但通常是拿来主义直接使用而不是像深度学习一样投入人力去打磨。