Aprendizaje por refuerzo y técnicas profundas aplicadas a un sistema de recomendación de venta al por menor

Abstract

Máster en Investigación e Innovación en las Tecnologías de la Información y la ComunicaciónHoy en día, se ha podido comprobar cómo los modelos de Deep Learning y Machine Learning pueden ofrecer soluciones más óptimas a problemas tradicionales, y el caso de los sistemas de recomendación no es una excepción. Es por esto que Accenture, a través de su división de Accenture Digital realiza investigaciones periódicamente para mejorar cada uno de sus productos. Uno de estos productos es ASI, un sistema de recomendación orientado a la venta online al por menor o retail a través de la recomendación de anuncios en distintas plataformas online. A lo largo de este Trabajo Fin de Máster se explorarán técnicas de Deep Learning/Machine Learning con el objetivo de observar qué estrategias podrían resultar más o menos provechosas a la hora de poner cada uno de los modelos en un entorno productivo. Adicionalmente, se realizará una simulación de distintos agentes basados en Deep Reinforcement Learning para observar el rendimiento de cada una de las opciones así como las ventajas sobre los modelos anteriormente nombrados, ya que esos agentes son capaces de tener en cuenta recompensas más a largo plazo que las alternativas anteriores. Palabra