Facebook开源Horizon主要是为了推进AI强化学习的发展
11月1日，facebook开源了horizon，一个由facebook的ai研究人员、推荐系统专家和工程师共同搭建的强化学习平台，其框架的构建工作开始于两年半前，在过去一年中一直被facebook内部使用。
公司或研究团队可以在horizon平台大规模部署ai执行各种操作，达到同样的效果可能需要几千个cpu或gpu训练数以十亿计的观测报告。而利用apache spark进行预处理和pytorch训练ai系统，horizon同样可以部署在单台计算机上。
facebook的产品团队已经利用horizon平台提供诸如m suggestions的服务，该服务能推荐翻译工具、spotify歌单、food network食谱，以及各种基于facebook messenger对话用词的其他事物。horizon还能被用来确定facebook 360视频码率和个性化设置facebook应用程序的推送通知。
强化学习通过奖励（rewards）来驱动智能体（agents）的活动以达到预期目标。facebook开源horizon主要是为了推进强化学习的发展，同时为ai领域的新手、学生和需要数千台机器训练ai系统的大型研究项目提供无监督学习的方法。
谷歌曾利用强化学习训练deepmind ai如何导航虚拟酷跑的路线，加州大学伯克利分校的研究人员也曾借此训练计算机的“好奇心”。对facebook而言，强化学习将是ai产业的下一个前沿技术，在机器学习中会被广泛采用，该公司相信强化学习也有助于改进大型系统和应用程序，也希望看到强化学习的新方法和应用，尤其在机器人和游戏领域。
facebook对开源工具的ai培训和部署并不陌生，公司在今年10月份把深受欢迎的深度学习框架pytorch 1.0集合到谷歌云、aws和azure机器学习平台，同期发布的还有用于ai模型训练的caffe2和parlai框架。除了pytorch和apache spark，ai爱好者还能用tensorboard x进行可视化训练，在完成训练之后还可以利用onnx使ai模型在不同框架之间进行转移。
不同于其他形式的强化学习，horizon可以离线训练ai系统。horizon使用一种被称为反事实策略评估（counterfactual policy evaluation）的技术来评估ai系统的离线性能，确定替代方法是否比在线运行的性能更好。
facebook认为horizon是第一个“利用强化学习规格化大规模数据集训练的开源端对端的平台”，该平台配有步进式的用法说明，只要具备计算机基础知识的人士都可以在faecbook的horizon github资源库中进行克隆和尝试，不局限于大型公司的研究人员和专家。
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