Публикации по теме 'reinforcement-learning'
Модельно-ориентированное обучение с подкреплением, часть 2: Модельно-ориентированный RL
Большой отказ от ответственности: отличным справочником как для этого поста, так и для понимания обучения с подкреплением на основе моделей являются Слайды Челси Финн из Berkeley Deep RL Bootcamp . Она отлично объясняет обучение с подкреплением на основе моделей, но, как и прежде, я сделаю все возможное, чтобы математику как можно дольше не касалось.
Подводя итог из нашего последнего поста , в задаче обучения с подкреплением нашему агенту требуется среда, в которой он может блуждать и..
Машинное обучение на свободе: Демистификация концепций, образцы Python и отраслевые решения…
Представьте себе мир, в котором ИИ является движущей силой экономики, трансформирует рабочую силу и переопределяет саму концепцию работы. Мир, в котором технологии становятся неотъемлемой частью нашей жизни и способны изменить все, что мы знаем. Эта реальность разворачивается прямо на наших глазах, и сейчас самое время углубиться в нее.
Согласно исследованию PwC, к 2030 году искусственный интеллект может внести в мировую экономику ошеломляющую сумму в 15,7 трлн долларов. Инновации,..
Как вы принимаете решения? 🤔
Марковские процессы принятия решений - обучение с подкреплением
Мы принимаем решения каждый божий день. Но что определяет, как мы принимаем решения?
Почему вы решили съесть бублик со сливочным сыром? Почему ты решил надеть этот уродливый топ? (Jk, ты классный) И почему ты решил прочитать эту статью?
В контексте обучения с подкреплением наш процесс принятия решений можно сформулировать как Марковский процесс принятия решений (MDP).
MDP описывает полностью наблюдаемую среду.
Я..
Парадигмы машинного обучения
Обзор 3 наиболее важных парадигм машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением
Существует множество парадигм машинного обучения. Три наиболее важные парадигмы:
Контролируемое обучение Неконтролируемое обучение
Обучение с подкреплением: агент против среды
Обучение с подкреплением (RL) — это подмножество машинного обучения, в котором существует агент, получающий входные данные из среды, а также опасности и вознаграждения. Задача агента — достичь определенной цели кратчайшим и наиболее эффективным путем. Это означает, что он должен научиться избегать опасностей и максимизировать вознаграждение.
Мы используем различные алгоритмы машинного обучения для обучения модели, целью которой является навигация агента по среде. Модель определяет..
Все, что вам нужно знать о машинном обучении за 3 минуты
Машинное обучение
Машинное обучение или также ML — это разновидность искусственного интеллекта (если вы не знаете, что такое искусственный интеллект, вы можете прочитать мои статьи: «Искусственный интеллект (ИИ) «)
ML — это исследование компьютерных алгоритмов, которые со временем совершенствуются сами по себе. Изучение и создание алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы относительно данных, изучаются в машинном обучении.
Отдел машинного обучения..
Машина учится действовать осмысленно! — 1. Многорукие бандиты
Искусственный интеллект — это то, где машина учится принимать разумные решения и действовать. Неконтролируемое обучение находит закономерности в исходных данных. Обучение с учителем предсказывает целевую переменную на основе входных переменных. Однако на самом деле они не говорят нам, какие действия предпринять. Они не могут предпринимать действия без какой-либо дальнейшей стратегии оптимизации. Здесь в игру вступает обучение с подкреплением. Агенты RL наблюдают за миром и находят..
