腾讯学院配备Q—learning学习系统

互联网行业发展迅速,腾讯公司更是如此,企业每年新进人员以20%至30%的速度递增,并且大部分为应届毕业生;腾讯虽然每年都在员工培训方面投入巨大,但要满足公司的快速发展需求,还是必须搭建一个更理想的平台来提高员工的学习速度。针对互联网行业的发展特点和公司的实际需求,腾讯于2007年5月正式启动E-learning项目,并根据腾讯公司的特色,将E-Learning的名称进行了中西合璧的个性化改变,改称Q-Learning,可以理解为“求学”。

以企业文化和培训架构为依托

具有多年培训工作经验的腾讯学院常务副院长马永武认为,一个好的企业培训一定是建立和依托在好的企业文化之中,Q-Learning亦是如此。作为互联网行业中的佼佼者,腾讯公司一直非常重视企业文化的建设和人才的培养。对于腾讯来说,业务和资金都不是最重要的,业务可以拓展,可以更换,资金可以吸收,可以调整,而人才却是最不可轻易替代的,是企业最宝贵的财富。因此,腾讯视员工为企业的第一财富,重视员工的兴趣和专长,以良好的工作条件、完善的员工培训计划、职业生涯通道设计促进员工个人职业发展。在企业文化方面,腾讯人强调以做人之道引领做事之道,坚持“正直,尽责,合作,创新”的价值观,坚持“关心员工成长、强化执行能力、追求高效和谐、平衡激励约束”的管理理念,以健康简单的人际关系、严肃活泼的工作气氛、畅快透明的沟通方式,使员工保持与企业同步成长的快乐,不断地激发员工潜能,追求个人与公司共同成长。

别致的设计思路

在Q-Learning项目设计之初,腾讯希望通过这个平台,实现在现有培训投入基础上的“放大、穿透、继承、节省”效应,为员工提供3A式学习支持,营造学习型组织。

鉴于以上设计思路,腾讯将Q-Learning的功能定位分阶段地推进,并逐步提高。第一阶段的主要功能是培训运行电子化和在线学习,主要包含如下六个方面:

在线学习——将课程推送到学员的桌面上,实现3A式学习;

培训档案——为员工建立培训档案;

课程体系——将课程体系更好地展现给员工,便于员工自己安排学习计划;

PDI选课——方便员工了解公司开课计划,并根据自身情况选择合适的课程;

培训流程——将培训运营流程迁移到线上,解放培训管理员的人力,提升专业度;

资料中心——通过LMS,建设腾讯资料库,有效放大培训效果。

服务商:适合就是最好的

除了传统的培训和学习方式外,腾讯一直期待能拥有一套架构清晰且全面的LMS系统。马永武表示,“目前国内也有很多LMS的提供商,产品功能基本都差不多,腾讯需要选择一个更适合腾讯未来发展的LMS,经过前期大量的调研和比较,我们发现SumTotal的TotalLMS系统拥有我们需要的大部分工具,可帮助传递、追踪和分析企业现在以及将来的学习状况;ToolBook能够帮助腾讯创建对员工更具针对性的课程内容;另外,SumTotal使用的DotNet技术也和腾讯现在使用的技术吻合,使我们可以快速对系统进行客户化,并让以后的系统升级和服务都有保证。”

不过,SumTotall虽然是国际领先的学习管理系统,但是毕竟每个公司的情况不一样,腾讯作为一个互联网公司,对Q-Learning的界面和易用性(方便、好用)要求比较高。因此Q-Learning项目以SumTotal系统为基础,又进行了大量的二次开发,修改其操作步骤,增加很多人性化设计,并对系统的界面和展现方式进行大量优化。除此之外,还新开发了很多模块集成到平台里面,比如个人学习地图,公司学习地图,个人信息,常用报表等。

在推广过程中不断改进

腾讯Q-Learning于2007年12月正式上线,马永武介绍说,Q-Learning在腾讯的推广工作是从“软”和“硬”两个方面进行的。

“软”的方面是充分利用公司的海报、折页、论坛、邮件、OA等途径进行宣传,上线前夜将各种宣传途径全部用上,并利用圣诞节的机会推出,圣诞当天整个公司的各个角落都会看到Q-Learning的宣传内容,各种宣传手段波浪式地进行。除宣传外,还事先引进了员工需求度较高的课程。因此,系统推出当天最高同时在线人数达到1863人,也就是说整个公司有一半以上的人在系统里浏览。“硬”的方面是指公司每年要做两个个人发展计划(PDI),选课是PDI的一个重要环节,08年的PDI选课工作规定要通过系统进行,每个员工必须登陆到系统里面来选择课程。

自Q-Learning实施以来,平台上已有102门网络课程,165个培训班,累计有3480人次在Q-Learning系统上进行了学习活动;参与率约为65%,其中点击课程的员工里,有超过50%的人自觉完成了网络课程。截止到目前,Q-Learning每天同时在线人数都会突破200人。

Q-Learning的推广受到了公司高层领导、中层主管和普通员工的积极支持,员工们的学习热情普遍很高。但马永武也很坦诚地表示,Q-Learning在推广过程中也发现了一些问题。

其一,是课程内容不够丰富,课程质量和适用性还有待提高。对此,腾讯在各个业务部门配备了兼职的系统培训管理员,负责在Q-Learning课程实施之前了解培训需求,实施过程中进行有效沟通和及时反馈。另外,为配合企业的发展战略,培训部门还会主动分析和研究业务部门的潜在培训需求,并依托Q-Learning为其提供培训支持和便利。

其二,Q-Learning实施过程中,遇到比较大的困难便是系统的易用性不足,虽然腾讯对原系统的UI、操作逻辑进行了大量的修改,但只是“治标”,尚不能满足公司的要求。“由于对系统底层的逻辑结构不太清楚,很多的开发任务无法完成,提高系统的易用性仍是我们长期而艰巨的任务,Q-Learning会在推广过程中不断改进。”

腾讯目前使用双通道(管理通道和专业通道)的职业发展路线,每个员工都会属于某一个发展通道,并且知道自己在该通道里面的级别(职级)。而每个发展通道的每个职级都有相对应的素质模型,每个素质模型又会对应相应的课程,通道、职级、素质模型和课程形成一个体系,每个员工都会在这个体系中找到自己的位置,也会清晰了解自己的发展方向,知道自己应该提升哪些能力,知道哪些课程可以帮助他提升这些能力,从而推动自己的职业发展。

员工可以借助Q-Learning平台规划“个人学习地图”,并参照“公司学习地图”,确定自身的发展方向和目标。“个人学习地图”是指将个人的通道、职级、素质模型、课程做好匹配关系,员工只要进入系统就清楚地知道自己该学习什么课程。

“公司学习地图”是个人学习地图的升级版,员工如果想了解整个公司的通道、职级、素质模型和课程的匹配关系,可以通过公司学习地图进行查询,这样员工如果想往某一个方向发展的话,就会清楚地知道该通道/职级所需要的能力,知道有哪些培训可以帮助其实现目标。在这一过程中,Q-Learning大大优化和改善了培训管理的流程。

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1.PaddlePaddle/PaddleClas:AtreasurechestforvisualDeep residual learning for image recognition[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016: 770-778. [2] He T, Zhang Z, Zhang H, et al. Bag of tricks for image classification with convolutional neural networks[C]//Proceedings of the IEEE Conferencehttps://openi.pcl.ac.cn/PaddlePaddle/PaddleClas/src/branch/develop/docs/zh_CN/models/ImageNet1k
2.强化学习QLearning算法详解qlearning算法详解QLearning是强化学习算法中value-based的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈S),采取 动作a (a∈A)动作能够获得收益的期望,环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward r,所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值,然后根据Q值来选取能够获得最大的收益的动作。 https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80739243
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4.WhatisQQ-learning is a machine learning approach that enables a model to iteratively learn and improve over time by taking the correct action. Q-learning is a type of reinforcement learning. With reinforcement learning, a machine learning model is trained to mimic the way animals or children learn. Gohttps://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/Q-learning
5.Qlearning路径规划基于 QLearning算法智能体可以在不知道整体环境的情况下,仅通过当前状态对下?步做出判断。 Q-Learning是强化学习算法中value-based的算法,Q是指在某?时刻的某?状态下采取某?动作期望获得的收益。环境会根据智能体的动 作反馈相 应的回报,所以算法的主要思想就是将状态与动作构建成?张Q值表,然后根据https://www.iteye.com/resource/sinat_36236351-12053691
6.Q学习QQ 学习 (Q-Learning) 是一种无模型、离策略的强化学习算法,它将在给定智能体当前状态的情况下找到最佳的行动方案。根据 agent 在环境中的位置,它将决定下一步要采取的操作。「Q」指的是算法计算的函数——在给定状态下采取的行动的预期奖励。 Q 学习的目标是根据当前状态找到最佳行动方案。为此,它可能会制定自己https://hyper.ai/cn/wiki/28830
7.什么是Qlearning?–编程技术之美Q学习(Q-learning)是一种价值迭代算法,它通过采样来学习动作价值函数Q,从而获得最优策略。 Q学习的主要思想是: agents以ε-greedy策略选择动作,在环境中采样。 根据采样结果更新Q表中的 Q(s,a)值,使用下面的更新规则: Q(s,a) = Q(s,a) + α * (r + γ * maxQ(s’,a’) – Q(s,a)) http://www.itzhimei.com/archives/6817.html
8.什么是Qlearning?4. 5. 评估:采取行动得到了奖励后就可以用Q函数更新 Q(s,a): 重复这个过程一直到训练停止,就可以得到最优的 Q-table。 参考文献: https://www.freecodecamp.org/news/an-introduction-to-q-learning-reinforcement-learning-14ac0b4493cc/https://www.jianshu.com/p/b45e0297fe92
9.测试运行使用C#执行Q为了创建演示程序,我启动了 Visual Studio 并创建了一个新 C# 控制台应用程序项目名为 QLearning。我使用 Visual Studio 2017,但演示程序并不重要的.NET 依赖,因此任何版本的 Visual Studio 可以正常工作。在模板代码加载到之后我删除了所有的编辑器不需要的 using 语句,只留下对引用 System 命名空间。然后我添加到https://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/mt829710
10.机器学习探究QQ-Learning算法是一种强化学习方法,它专注于学习一个名为Q函数的值表,该值表估计了在给定状态下采取特定行动所能获得的长期回报。Q-Learning的目标是找到一个最优策略,即在每个状态下选择能够最大化长期回报的行动。这个过程可以分为以下几个关键步骤: https://developer.aliyun.com/article/1496910
11.QLearning算法详解数据学习者官方网站(Datalearner)Q Learning是一种无模型(model-free reinforcement learning)强化学习,也是强化学习中十分重要的一种基础模型。谷歌旗下的DeepMind基于Q Learning提出的Deep Q Network是将强化学习与深度学习融合的经典模型,也将强化学习往前推动了一大步。因此,对于学习现代的强化学习模型来说,Q Learning是必须理解的一个基础模型。本文http://datalearner.com/blog/1051661501498544
12.QThe Q-learning algorithm is an off-policy reinforcement learning method for environments with a discrete action space. A Q-learning agent trains a Q-value function critic to estimate the value of the optimal policy, while following an epsilon-greedy policy based on the value estimated by the crhttps://www.mathworks.com/help/reinforcement-learning/ug/q-learning-agents.html
13.使用QTable进行Q更新Q 表: best_q = np.amax(q_table[tuple(state_new)]) bellman_q = reward + discount_rate * best_q indices = tuple(np.append(state_prev,action)) q_table[indices] += learning_rate*( bellman_q - q_table[indices]) 将下一个状态设置为上一个状态,并将奖励添加到剧集的奖励中: https://www.kancloud.cn/wizardforcel/mastering-tf-1x-zh/1278740
14.Qlearning算法学术百科提供全面的“Q-learning算法”相关文献(论文)下载,论文摘要免费查询,Q-learning算法论文全文下载提供PDF格式文件。Q-learning算法中文、英文词汇释义(解释),“Q-learning算法”各类研究资料、调研报告等。https://wiki.cnki.com.cn/HotWord/2182924.htm
15.5什么是QLearning(ReinforcementLearning强化学习)学员1、什么是强化学习? (Reinforcement Learning) 03:17 学员2、强化学习方法汇总 (Reinforcement Learning) 05:54 学员3、1 why? 01:40 学员4、2 要求准备 05:06 学员5、什么是 Q Learning (Reinforcement Learning 强化学习) 06:10 学员6、2.1 简单例子 https://bbs.easyaiforum.cn/lesson-1683.html
16.转载强化学习入门:基于Qclass QLearning: #Agent def __init__(self, actions, q_table=None, learning_rate=0.01, discount_factor=0.9, e_greedy=0.1): self.actions = actions # action 列表 self.lr = learning_rate # 学习速率 self.gamma = discount_factor # 折扣因子 https://xueqiu.com/9582187848/169660237
17.深度强化学习之深度Q网络DQN详解请耐心,答案在下面揭晓。下面先看个例子,这是一个Flappy Bird小游戏(原网址:https://enhuiz.github.io/flappybird-ql/),你可以自己点击屏幕玩这个游戏,也可以点击下方“Enable Q-learning”按钮,用Q-learning算法来自动玩这个游戏,给程序一两分钟,他就能轻易取得超过超过人类的成绩。https://www.flyai.com/article/522
18.OfflineReinforcementLearningwithImplicitQLearningOffline reinforcement learning requires reconciling two conflicting aims: learning a policy that improves over the behavior policy that collected the dataset, while at the same time minimizing the deviation from the behavior policy so as to avoid errors due to distributional shift. This trade-off ishttps://ui.adsabs.harvard.edu/abs/arXiv:2110.06169
19.7Papers&RadiosMIT造出薄如纸的音响;腾讯“绝艺”打麻将战胜人7. Provably Efficient Kernelized Q-Learning. (from Hao Su) 8. Staying the course: Locating equilibria of dynamical systems on Riemannian manifolds defined by point-clouds. (from Ioannis G. Kevrekidis) 9. Differentially Private Learning with Margin Guarantees. (from Mehryar Mohri) https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_17899633
20.AtrustawaretaskallocationmethodusingdeepqThird, to solve large-scale MCMDP problems in a stable manner, this study proposes an improved deep Q-learning-based trust-aware task allocation (ImprovedDQL-TTA) algorithm that combines trust-aware task allocation and deep Q-learning as an improvement over the uncertain mobile crowdsourcing https://dl.acm.org/doi/10.1186/s13673-019-0187-4
21.双Q学习机器之心此更新方法和随机梯度下降具有相似的工作方式,会逐渐趋向目标值 Y^Q_t 来更新当前值 Q(S_t, A_t; \theta_t)。 Deep Q-Networks: 基于价值的深度强化学习不仅仅是把 Q Learning 中的价值函数用深度神经网络近似,还做了其他改进。 这个算法就是著名的 DQN 算法,由 DeepMind 在 2013 年在 NIPS 提出。DQNhttps://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/0d189dc7-7f80-4643-9ff4-74941694d7d4
22.MazelearningbyahybridbrainGraded levels of MFB stimuli are mapped from the converged result of Q-learning algorithm in the task T1, which is explicitly required by the computer model. While in the task T2 MFB stimulation of a single level was used, in the task T3, the same level MFB stimulation was replaced by https://www.nature.com/articles/srep31746
23.MachineLearningSubjects: Machine Learning (cs.LG); Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE); Statistical Finance (q-fin.ST) [33] arXiv:2412.14526 [pdf, html, other] Knowledge Distillation in RNN-Attention Models for Early Prediction of Student Performance Sukrit Leelaluk, Cheng Tang, Valdehttp://arxiv.org/list/cs.LG/pastweek?skip=30&show=524