Публикации по теме 'reinforcement-learning'


Машинное обучение
Эта статья о машинном обучении поможет вам понять, что такое машинное обучение, как оно работает, а также методы и виды этой технологии для бизнеса. Что такое машинное обучение Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта , который поможет прогнозировать результаты без явного программирования. Другими словами, это имитация человеческого поведения при обучении персонала. ML использует данные для получения новых результатов. Механизм обучения начинается с поиска..
Направление исследований № 5  — «Глубокое обучение с подкреплением»
Что такое глубокое обучение с подкреплением? Глубокое обучение с подкреплением (DRL) — это область машинного обучения, которая сочетает методы глубокого обучения с обучением с подкреплением, чтобы позволить искусственным агентам учиться и принимать решения в сложных и динамичных средах. Обучение с подкреплением (RL) — это парадигма обучения, в которой агент учится принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой, чтобы максимизировать совокупное вознаграждение с течением времени...
Приложения для обучения с подкреплением
Последнее обновление: 28 февраля 2019 г. Обучение с подкреплением (RL) добилось огромных успехов, например, AlphaGo. Здесь я перечисляю (глубокие) RL-приложения в следующих категориях: производство, автономное вождение, управление бизнесом, компьютерные системы, компьютерное зрение, образование, энергия, финансы, игры, здравоохранение, обработка естественного языка (NLP), робототехника, наука, инженерия . и искусство », и транспорт. См. Содержание . Я перечисляю «производство» в..
Машинное обучение — Анализ данных
Серия: 1 Резюме: Машинное обучение для IoT с использованием анализа данных Применение машинного обучения к анализу данных Искусственный интеллект всегда играл важную роль в анализе информации, так как он использовался в огромном количестве различных мест. Типичным для ИИ изображением является ограничение раскрытия информации большим набором репрезентативных фактов, после чего в дальнейшем используются для полных целей и определений неразличимые явления. Нет необходимости..
Обучение с подкреплением - как машина может осваивать новые навыки?
Я думаю, что это основной вопрос, если вы спросите себя: Как мы узнаем новые навыки? Как у нас возникает желание понимать новое? Как вы думаете, сможем ли мы когда-нибудь построить машину, которая начнет думать о том, что делает, и улучшать себя? Пока мы не знаем полного ответа на поставленный выше вопрос, но мы можем попытаться понять, как окружающая нас среда помогает нам овладевать новыми навыками. Учимся ли мы водить машину или младенец учимся ходить, обучение основано на..
Итак, если вам интересно узнать о глубоком обучении с подкреплением и вы немного по нему исследовали, вы ...
Итак, если вам интересно узнать об обучении с подкреплением и вы немного изучили его, вы наверняка наткнулись на OPEN AI , который создавал симуляции многих игровых сред (2D и 3D) для разработчиков. агент для игры в этих средах является фундаментальным и самым важным шагом в глубоком обучении с подкреплением . Если вы ясно понимаете эти основы, вы можете использовать глубокое обучение с подкреплением в той области, в которой вы заинтересован в разработке собственной среды и обучении..
Как начать работу с AWS DeepRacer🚀: мой опыт на семинаре Thoughtworks Workshop👾
Как дела, гонщики? Давайте начнем!🙌 Я здесь, чтобы поделиться некоторыми знаниями, которые я получил на семинаре по AWS DeepRacer, который проходил в Thoughtworks , Коимбаторе💡. Я был на 48-часовом мероприятии AWS DeepRacer, проводимом KGiSL Edu, еще в 2022 году 🕒. Но за неделю до этого (31 августа) я пошел в ThoughtWorks с несколькими моими коллегами из KGX, все были в восторге от того, чтобы узнать что-то новое (или, может быть, просто переучить то, что я уже облажался)🤓...