Публикации по теме 'reinforcement-learning'
Как работает алгоритм рекомендаций TikTok?
Алгоритм рекомендаций TikTok — это сложная система, которая сочетает в себе несколько методов машинного обучения для предоставления релевантного и персонализированного контента пользователям. Алгоритм предназначен для изучения поведения и предпочтений пользователя с течением времени, что позволяет ему обеспечивать постоянно развивающийся и привлекательный опыт.
Одним из основных компонентов рекомендательного алгоритма TikTok является совместная фильтрация. Этот метод использует модели..
Нетехническое введение в обучение с подкреплением
Введение
На прошлой неделе у меня была возможность объяснить одну концепцию машинного обучения, обучение с подкреплением, одному из моих коллег, который не является ИТ-специалистом. Он хорошо понимает, как работает машинное обучение, но неправильно понимает, что контролируемое обучение — это вся область.
Я объяснил обучение с подкреплением, сравнив его с обучением под наблюдением, которое он понимает довольно хорошо. Вдохновленная этим событием, эта статья объяснит основную концепцию..
Pearl: библиотека параллельного эволюционного обучения и обучения с подкреплением
Набор инструментов для исследований с открытым исходным кодом
Обучение с подкреплением (RL) имело большой успех, когда дело доходит до оптимизации агентов в среде со структурой вознаграждения. Примеры включают впечатляющие алгоритмы, способные побеждать лучших игроков мира в таких играх, как Dota 2 или шахматы. Совсем недавно алгоритмы эволюционных вычислений (EC) также оказались успешными с производительностью, аналогичной обычно более сложному RL. Хотя существует множество..
Расширение возможностей обратной связи с людьми в обучении с подкреплением
В мире, где искусственный интеллект быстро развивается, разработка алгоритмов машинного обучения, которые могут учиться на основе отзывов людей, становится все более важной. Одним из таких алгоритмов, который произвел фурор в области обучения с подкреплением, является RLHF, или обучение с подкреплением с обратной связью человека. Этот алгоритм может учиться не только на собственном опыте, но и на прямой обратной связи от пользователей. С RLHF возможности для развития машинного обучения..
Обучение с подкреплением, мозг и психология: введение
Обучение с подкреплением, искусственный интеллект и люди
Обучение с подкреплением, мозг и психология: введение
Введение в серию статей о связи между обучением с подкреплением и людьми.
«Вдохновение можно найти даже в прогнозах погоды».
Человеческий мозг, вероятно, является одной из самых сложных систем в мире и, следовательно, является бездонным источником вдохновения для любого исследователя искусственного интеллекта. На протяжении десятилетий обучение с подкреплением..
Разрушение градиента политики Ричарда Саттона с помощью PyTorch и Lunar Lander
В начале 2000-х было опубликовано несколько статей о методах градиента политики (в той или иной форме) в обучении с подкреплением. Наиболее примечательным из них был «Методы градиента политики для обучения с подкреплением с аппроксимацией функций» Ричарда Саттона и др.
В этой короткой статье мы попытаемся понять алгоритм градиента ванильной политики с некоторыми особенностями, связанными с ним. Кроме того, мы будем использовать алгоритм градиента политики для обучения агента работе..
Дневник робота — Почему Webots не совсем подходили для нашего проекта RL
Почему Webots не совсем подошли нашему RL-проекту
Webots — это симулятор физики, который мы использовали, чтобы начать этот проект. Он имеет некоторые особенности, которые делают его очень простым в использовании. Он имеет полный графический интерфейс, что означает, что вы можете удобно управлять им с помощью мыши. Его можно установить в Windows и Linux, просто загрузив установщик с его страницы, и его документация завершена (хотя еще несколько примеров Python облегчили бы жизнь). И..
