Публикации по теме 'reinforcement-learning'


Резюме по динамическому программированию, глава 4 из введения. к обучению с подкреплением - Саттон и Барто
Автор представляет динамическое программирование [1] - набор алгоритмов, которые можно применить для решения детерминированного (конечного) марковского процесса принятия решений. Основное внимание уделяется формулированию хорошей политики с помощью функций оптимального значения v ∗ (s) и q ∗ (s, a), которые являются уравнениями оптимальности Беллмана . Прогнозирование или оценка политики - это итеративная процедура при фиксированной политике π (a | s). На каждой итерации он меняет..
Пример использования в науке о данных: оптимизация размещения продуктов в розничной торговле (часть 1)
Практический способ создания ценности с помощью науки о данных В предыдущем посте я написал о подходе, который я использую для создания ценности в моем проекте по науке о данных. Чтобы быстро резюмировать и резюмировать то, что я сказал в этом посте, цель Data Science - способствовать принятию более эффективных решений. Для этого требуется, чтобы у нас было сочувствие , чтобы гарантировать, что мы задаем правильные вопросы и используем правильную информацию. При сопоставлении..
Что такое обучение с подкреплением и 9 примеров того, что с ним можно делать.
Обучение с подкреплением и 9 примеров того, что с ним можно делать. Обучение с подкреплением - это подмножество машинного обучения, которое позволяет агенту учиться на последствиях действий в конкретной среде. Обучение с подкреплением - это разновидность машинного обучения. Это позволяет агенту узнать о последствиях действий в конкретной среде. Его можно использовать, например, для обучения роботов новым трюкам. Обучение с подкреплением - это модель обучения поведению, в которой..
Машинное обучение
Машинное обучение — это не более чем программа, которая учится на данных и своем рабочем опыте. Если мы создаем программу, которая помогает машине учиться, расти и работать еще быстрее, чем раньше, называемую машинным обучением. Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это наука о программировании компьютеров, чтобы они могли учиться на основе данных. Что такое интеллектуальный анализ данных? Применение методов машинного обучения для изучения больших объемов данных может..
Стратегии эволюции: популяции, геномы и… Бог природы?
Резюме доклада: «Стратегии эволюции как масштабируемая альтернатива обучению с подкреплением» Абстрактный: В течение долгого времени доминировали методы RL, основанные на Марковском процессе принятия решений (MDP). Но в этой статье исследуется альтернатива → Стратегии эволюции (ES). Они экспериментируют с MuJoCo и Atari - и ES конкурирует с RL ! ES очень хорошо масштабируется (более 1000 параллельных рабочих процессов), инвариантен к частоте действий и отложенным..
Виртуальная конференция по обучению с подкреплением для реальной жизни (27-28 июня 2020 г.)
Следите за обновлениями на официальном сайте: https://sites.google.com/view/RL4RealLife График Atlantic Run: SF с 9 до 12, Бостон с 12 до 15, Лондон с 17 до 20, Париж с 18 до 21, Бангалор с 21 до 30. 27 июня Pacific Run: SF 18–21, Бостон, 21–12, Токио / Сидней, 10–13, Пекин, 9–12 часов, Бангалор, 6: 30–9: 30. 27 июня (Сан-Франциско / Бостон) / 28 июня (Токио / Сидней / Пекин / Бангалор) Расписание (для каждого из двух прогонов) Время 0: 00–1: 00 панельная дискуссия / вопросы и..
Марковский процесс принятия решений и методы динамического программирования для RL
Марковский процесс принятия решений RL — это набор методов, которые учатся оптимально вести себя в среде, тогда как Марковские процессы принятия решений (MDP) — это структура, используемая для математической формулировки задач RL. В задачах RL все состояния обладают «марковским» свойством, относящимся к тому факту, что будущее состояние зависит только от текущего состояния: Или, другими словами, вся информация о будущем состоянии заключена в текущем состоянии. В задачах RL..