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| 本文作者：张路 | 2020-02-25 19:46 |
雷锋网AI开发者讯，微软研究院的全球项目：强化学习开放源代码节（RL Open Source Fest），目前已经开始面向全球接受申请。
强化学习（RL，Reinforcement Learning ）开放源代码节是一项全球性在线计划，旨在让学生与数据科学家和微软研究院“真实世界强化学习”小组的工程师一起，进行开源强化学习程序和软件开发。2020年5月至2020年8月，学生们将进行为期四个月的研究编程项目。被录取的学生将获得10,000美元的助学金。
学生来自世界各地，共同解决开放源代码强化学习问题，在课程结束时，学生将在线向微软研究院“真实世界强化学习”小组介绍各自的项目。三名学生及其项目将被选为“强化学习开放源代码节”的决赛入围者，并有机会在纽约市的微软研究院实验室亲自介绍他们的项目，由微软提供差旅和住宿。
申请期将于2020年3月6日截止。接下来的时间表是：3月23日，选定申请者；4月20日至30日，将进行学生和导师会议；5月18日，项目开始；8月10日至13日，项目介绍和评估；2020年8月17日，决赛入围者宣布。
学生将在四个月里使用 Vowpal Wabbit （以下简称VW）来开始研究编程项目。VW是由计算机科学家约翰·兰福德（John Langford）创建，并在许多贡献者的帮助下由微软研究院开发的开源机器学习库。它提供一种快速、灵活、在线和主动的机器学习解决方案，使人们能够解决复杂的交互式机器学习问题，并且主要关注上下文强盗算法和强化学习。它既是研究原型，又是将前沿算法推向生产的工具。
约翰·兰福德生于1975年，是2012年国际机器学习会议（ICML）的联合主席，2016年ICML 的主席，也是2019年至2021年ICML的主席。
要获得该计划的资格，学生必须就读于被认可的机构包括大学，硕士课程，博士学位课程或本科课程。在计划期间，学生主要的责任是提交代码，并通过代码审查，定期反馈已完成的工作。最终实现一个成功的面向数据科学的项目，包括可重现的实验，数据集，报告和可视化结果，以及测试和文档。
微软研究院也在申请网页（https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/rl-open-source-fest/ ）上列出了需要解决的“开源项目问题清单”，以下是简要列表说明。
强化学习开放源代码节项目问题清单：
1.VW对FlatBuff 和/或Protobuf的支持
包括对现代序列化框架的支持，比如FlatBuff或ProtoBuff。这将实现更容易的互操作、更好的稳定性和潜在的更高性能。
2.基于Jupyter笔记本的背景数据可视化
构建可视化以帮助理解上下文强盗策略和日志的行为。
3.并行解析
现代机器经常利用多线程来实现性能。VW目前使用单个解析线程和单个学习线程，解析通常是瓶颈。扩展解析器以支持多线程将允许我们更好地利用资源。
4.VW服务器模式改造
VW目前有守护程序模式，允许客户发送示例、训练、建模以及接收预测。目前使用的是原始套接字和二进制协议。我们想提供一个现代版本的VW服务器模式，利用现代的RPC技术。
5.改善VW的Python体验
VW的Python集成可以在几个方面进行改进，使用户更容易使用。
6.用于强化学习的端到端循环
强化学习库有扩展点，允许交换框架，但是目前没有简单的方法让它在本地端对端工作。使RLClientLib支持本地预测、日志记录将成为一个很好的原型工具。
7.张量观察和张量板集成
张量板集成(TensorBoard)和张量观察(TensorWatch)是调试和监控训练的绝佳工具，使它们成为与VW和RLClientLib集成的绝佳选择。
8.VW的ONNX算子集和模型格式
VW有自己的运行时，从自己的模型文件运行推理。然而，ONNX是定义模型和支持推理的新兴标准，该项目使VW模型能够与ONNX运行时互操作。
9.支持在Python中实现VW的减少
VW的所有缩减都是在C++中实现的。然而，为了允许快速原型开发和利用Python生态系统，使用Python来做这件事是有意义的。
10.支持RLClientLib扩展点的Python实现
RLCLientLib支持几个可扩展性点，但这些只在C++公开。在Python中使用RLCLientLib时，能够支持这些是很重要的。
11.上下文强盗算法的基准
有许多不同的上下文强盗算法。为了比较，一个标准的基准将是有用的。
12.上下文强盗算法评估库
一种常见的评估库是IPS，其他的是DR和伪逆（PseudoInverse）。这些评估库在不同的环境下工作得更好或更差。这个项目探索每一个的参考实现，并允许它们之间比较，以帮助理解。
13.用Python进行可编写脚本的特征工程
VW通过命令行支持示例操作。它提供了很大的灵活性，但是除了固定的选项集，很难表达任何东西。其想法是使示例操作能够在Python中作为解析管道中的一系列钩子来编写脚本。
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