2016年AlphaGo横空出世,4:1战胜李世石,17年又以3:0战胜世界围棋冠军柯洁,此后三年,星际,Dota2,德州扑克等均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。
游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤:
该AI学习引擎采用竞享实例提供CPU资源。得益于竞享实例的快速扩容与成本优势,引擎可以短时间生成超大规模AI(Actor)同时执行更多的策略,缩短模拟时间。而凭借竞享实例的强劲性能(全系C类型)该引擎训练一天相当于人类玩家打10万年。
Learner:学习集群,一般是多个GPU显卡组成训练集群
Actor:采用竞享实例提供CPU,每个线程作为一个AI玩家,用于测试策略的执行效果
Policy:Learner的输出结果,游戏AI的策略
Reward:Actor的执行结果的反馈,提供给Learner
重定向广告(Retargeting)是一种基于应用、网页广告的定向技术,即针对广告受众(Audience)的浏览行为进行分析,在同一个广告位,推送为该用户定制的广告,实现千人千面。
重定向广告推广最终目的是将访问者转变为下单客户,是带动全球在线企业营收的主要因素之一。为了有效服务于广告,在极快的响应时间内实时中标,并通过自动化确保系统迅速响应竞价,广告推广商必须能够根据业务压力灵活快速并且成本可控地增加容量。
客户使用包周期实例作为常规容量提供服务,在业务高峰时,得益于竞享实例低成本及快速扩缩容特性,竞享实例为系统提供可变容量以应对流量洪峰。自动化是这项业务的关键,所以客户需要进行业务容错性改造,实现任何一个或一些实例出现故障(被回收)时,可自行替换并继续运行,无需任何人工干预。
实时数据分析是指用适当的统计分析方法实时对收集来的大量数据进行分析,主要包含数据采集,加工,清洗,分析等环节。实时数据分析应用十分广泛,在车联网、金融保险、舆情分析、智慧城市等场景均有应用。
客户通过使用竞享实例来降低用云成本,并在预算范围内尽可能的扩大集群规模,提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况,通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP可实现在竞享实例被回收时业务的平滑切换。
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