التدريب على التعزيز

1) الغرض من RL ومكانه في iGaming

• تخصيص كتالوج اللعبة (Slate-RL): اختيار مجموعة من العروض للشاشة/الدفع.
• المكافأة/الترويج الأمثل: الحجم/النوع/التوقيت مع مراعاة خطر إساءة الاستخدام.
• ردود الفعل في النمو الحقيقي/الاحتفاظ: متى وكيف يمكن التدخل (إشعارات لينة/وقفة/تصعيد).
• العمليات: إدارة الحدود الدينامية، وتحديد أولويات قوائم انتظار الدعم.
• حركة المرور والمشتريات: تقديم العطاءات في المزادات، وتجهيز الميزانية.

لماذا لا يتم الإشراف فقط: المتغير المستهدف هو مكافأة طويلة الأجل (LTV، الرفاهية، الحد من المخاطر)، والتي يجب تراكمها على النحو الأمثل، وليس فقط التنبؤ بها.

2) الصياغة الأساسية

الحالة (s_t): ملف تعريف اللاعب، سياق الجلسة، قيود السوق.
الإجراء (a_t): العرض، اختيار الألعاب (القائمة)، مشغل RG، رهان العارض.
المكافأة (r_t): مقياس مختلط (الدخل - عقوبات RG/AML - القيمة).

3) أسر الطريقة

3. قطاع الطرق 1 (عديمو الجنسية)

قطاع الطرق متعدد الأسلحة: (\إبسيلون) -greedy، UCB، Thompson Sampling.
قطاع الطرق السياقي: ضع في اعتبارك سمات اللاعب/الجلسة.
قطاع الطرق في القائمة/الترتيب: اختيار مجموعة العرض ؛ تعديل الآثار الموضعية.

3. 2 كامل RL

Policy Gradient/Actor-Critic: REFORCE، A2C/A3C، PPO - مقاوم للمساحات الكبيرة.
Q-Learning/Deep Q-Networks: Discrete Actions، Offline Learning with Experience Buffer.
Conservative/Offline RL: CQL و BCQ و IQL - تعلم من السجلات دون استغلال عبر الإنترنت.

3. 3 RL آمن/مقيد

RL المقيدة (CMDP): التحسين في إطار النمو الحقيقي/مكافحة غسل الأموال/قيود الميزانية.
حساس للمخاطر: CVaR-RL، تشكيل العقوبة، Lagrangian методы.

4) تصميم الجائزة (تشكيل المكافأة)

• الإيرادات: المساهمة في صافي الإيرادات الإضافية/LTV (وليس «المعدلات الأولية»).
• اللعب المسؤول: عقوبات على أنماط المخاطر، وتجاوز الحدود، والحوافز المتعبة.
• الامتثال/مكافحة غسل الأموال: العقوبات المفروضة على الإجراءات التي تزيد من احتمال النشاط غير الآمن.
• جودة التجربة: CTR/CVR/طول الجلسة، ولكن مع الحد الأقصى/الوزن لتجنب «ارتفاع درجة الحرارة».

python reward = w_revdelta_net_revenue \
- w_rgrg_risk_score \
- w_abusebonus_abuse_prob \
- w_costoffer_cost

5) التدريب والتقييم خارج الإنترنت (مفتاح الأمن)

• IPS/DR: تسجيل الميل العكسي/قوة مزدوجة على سجلات التوصية.
• إعادة التشغيل/أجهزة المحاكاة: أجهزة محاكاة مع نماذج استجابة مخصصة/مزود.
• اللائحة المحافظة: عقوبة الخروج لدعم هذه السجلات (CQL/IQL).
• سياسة السجل: تسجيل احتمال الانطباعات (الميل) بحيث يكون هناك تقدير صحيح.

python value_dr = np.mean(w_ips(r - q_hat) + v_hat) # w_ips = π(a    s)/μ(a    s)

6) قطاع الطرق السياقي: البداية السريعة

• أخذ العينات من طومسون (السجل): الخلف بالمعاملات → اختيار الإجراء.
• UCB: لميزانيات ضيقة وسارات قوية.
• عدالة التسوية/النمو الحقيقي: إخفاء الإجراءات غير المقبولة، والحد من تواتر الانطباعات.

python β ~ Posterior()         # выбор из апостериорного распределения scores = X @ β         # контекстные оценки actions = top_k(scores, k=slate_size, mask=policy_mask)

7) Slate-RL (توصيات المجموعة)

الهدف: زيادة مكافأة المجموعة بأكملها إلى أقصى حد (مع مراعاة المناصب ومنافسة البطاقات).
الطرق: Listwise-bandits، slate-Q، تدرج السياسة مع التحويل (Plackett-Luce).
تصويب الموقف: الميل حسب الموقع ؛ العشوائية ضمن حدود مقبولة.

8) السلامة، RG/AML والامتثال

• القيود الصعبة: حظر العروض السامة، قيود التردد، «التبريد».
• درع السياسات: تصفية الإجراء الذي تتخذه سياسة النمو الحقيقي/مكافحة غسل الأموال قبل الاستدلال وبعده.
• التحسين المزدوج: مضاعف لاغرانج للقيود (على سبيل المثال، حصة العروض «العدوانية» ≤ θ).
• الأخلاقيات والاستخدام العادل: استبعاد السمات البديلة، والتأثير على مراجعة الحسابات.

python a = policy.sample(s)
if not passes_guardrails(a, s):
a = safe_fallback(s) # правило/минимальный оффер

9) هندسة البيانات والخدمات

حلقة غير متصلة بالإنترنت

البحيرة: سجلات الانطباعات/النقرات/التحويلات، الميول، التكلفة.
متجر الميزات (غير متصل بالإنترنت): ميزات نقطة في الوقت المناسب، ملصقات صحيحة.

التدريب: RL (CQL/IQL) + أجهزة محاكاة غير متصلة بالإنترنت ؛ التحقق من صحة IPS/DR

عبر الإنترنت/في الوقت الفعلي تقريبًا

Feechee: نوافذ سريعة (1-60 دقيقة)، إشارات لاعب/جلسة، حدود وأقنعة RG/AML.
التقديم: gRPC/REST، p95 50-150 ms (التخصيص)، توجيه الكناري.
Logs: save 'policy _ id', 'production', 'slate', 'guard _ mask', active contribution.

10) المقاييس والتجارب

غير متصل بالإنترنت: قيمة تقييم DR/IPS، دعم التغطية، الاختلاف عن المسجل.
عبر الإنترنت: زيادة إلى صافي الإيرادات/LTV، إشارات RG (وقت التدخل)، معدل إساءة الاستخدام، CTR/CVR/الاحتفاظ.
مقاييس المخاطر: CVaR، نسبة انتهاكات حواجز الحماية، وتواتر تدخلات النمو الحقيقي.
التجارب: A/B/n مع سقف حركة المرور و «kill-switch»، اختبار متسلسل.

11) هندسة التكاليف والأداء

تعقيد الإجراءات: نحد من حجم قائمة/مساحة العروض.
Cache of features/solutions: short TTLs for popular states.
التحلل: مرحلتان (جيل المرشح → إعادة الترتيب).
التدريب غير المتصل بالإنترنت في الموعد المحدد: إعادة التدريب اليومي/الأسبوعي ؛ عبر الإنترنت - فقط التكيف السهل (قطاع الطرق).

12) أمثلة (شظايا)

python for rollout in rollouts:
A = advantage(rollout, value_fn)
loss_policy  = -E[ clip_ratio(pi, old_pi) A ]
loss_value  = mse(V(s), R)
loss_safety  = λ relu(safety_metric - safety_cap)
loss_total  = loss_policy + c1loss_value + loss_safety + c2entropy(pi)
step_optimizer(loss_total)

python loss_cql = mse(Q(s,a), target) + α (E_{a~π}[Q(s,a)] - E_{a~D}[Q(s,a)])

python scores = model(x)           # предсказанные полезности scores[~allowed_mask] = -inf     # запретные действия a = argmax(scores) if rand()>eps else random_allowed()

13) العمليات والأدوار و RACI

R (مسؤول): علم البيانات (نماذج RL/قطاع الطرق)، MLOps (منصة/تسجيل/تقييم)، Data Eng (ميزات/أجهزة محاكاة).
ألف (مسؤول): رئيس قسم البيانات/المدير التنفيذي.
جيم (استشاري): الامتثال/DPO (RG/AML/PII)، القانون (شروط العروض)، الأمن (الأسرار/KMS)، SRE (SLO/القيمة)، المنتج.
أنا (مطلع): التسويق/إدارة علاقات العملاء، العمليات، الدعم.

14) خارطة طريق التنفيذ

1. قطاع الطرق السياقي لاختيار العرض 1 مع أقنعة RG/AML وتسجيل الميل.

2. درجة IPS/DR غير متصلة بالإنترنت، مقتصرة على A/B (5-10٪ من حركة المرور)، مفتاح القتل.

3. لوحات القيادة: القيمة (DR)، CTR/CVR، مقاييس RG، انتهاكات حواجز الحماية.

• قاطع طريق أردواز (N = 3-5 بطاقات)، تصحيحات موقعية ؛ من مرحلتين candidate→re - رتبة.
• RL غير متصل بالإنترنت (IQL/CQL) مع جهاز محاكاة ؛ إعادة تدريب منتظمة.
• مقيد RL: حدود العدوانية/التردد، التحسين المزدوج.

• سياسات تدخل RG (RL آمنة) مع حدود قصوى صارمة وعمليات تدقيق.
• سرعة الميزانية والمناقصات (المزادات) مع قيود السير الذاتية.
• التكيف الأقاليمي، واسترداد التكاليف على حساب الاستدلال والعروض.

15) قائمة مرجعية قبل البيع

• تحتوي السجلات على «معرف السياسة» و «الميل» والأقنعة/القيود والنتائج.
• درجة DR/IPS مستقرة ؛ دعم كاف للبيانات (التداخل مع قاطع الأشجار).
• حواجز الحماية: قوائم المثبطات، حدود التردد، التهدئة، مفتاح القتل.
• وافق RG/AML/Legal على القواعد ؛ (WORM للحالات).
• الإفراج عن الكناري وحدود المرور ؛ قيمة الرصد/النمو الحقيقي/إساءة الاستخدام.
• منح العقود ووثائق المخاطر ؛ (مالك، نسخة، جيش تحرير السودان).
• التكلفة تحت السيطرة: الكمون p95، التكلفة/الطلب، حجم الفتحة، المخبأ.

16) الأنماط المضادة

استكشاف عبر الإنترنت بدون حماية وتقييم غير متصل بالإنترنت.
جائزة النقر/الرهان باستثناء إساءة الاستخدام و RG → السياسة السامة.
عدم الملاءمة والتقييم السببي الصحيح من قبل جذوع الأشجار.
مساحة عمل كثيرة، لا أقنعة/سقف.
مزج المناطق/الولايات القضائية بدون إقامة وقواعد.
غياب مفتاح القتل وجزر الكناري.

17) خلاصة القول

تمنح RL منصة iGaming سياسات تكيفية تزيد من القيمة طويلة الأجل مع الامتثال لـ RG/AML/Legal. مفتاح التنفيذ الآمن هو الطرق غير المتصلة بالإنترنت/المحافظة، والتقييم السببي الصحيح (IPS/DR)، وحواجز الحماية الصارمة، والمكافأة الشفافة، وانضباط MLOps، والطرح التدريجي. بهذه الطريقة تحصل على نمو صافي الإيرادات/LTV دون المساومة على المسؤولية والامتثال.