Публикации по теме 'reinforcement-learning'
Направление исследований № 1 — «Федеративное обучение»
Если вы следите за этой серией: https://medium.com/@CalebMBowyer/globecom-2022-2023-research-trends-e29633dd21a1 , мы начинаем здесь с темы федеративного обучения.
Что такое федеративное обучение?
Федеративное обучение — это подход к машинному обучению, который позволяет обучать модели на децентрализованных устройствах или серверах, сохраняя локализацию данных. В традиционном машинном обучении данные часто собираются из различных источников, централизованно хранятся в одном месте, а..
Решение пользовательской среды обучения с подкреплением (RL)
В прошлый раз я обсуждал, как создавать собственные среды RL в Gym, и в конце построил простой мир сетки. Найдите это обсуждение здесь и код для настройки среды:
Создание пользовательских сред обучения с подкреплением (RL) с помощью тренажерного зала Чтобы создать пользовательскую среду OpenAI Gym, вам потребуется создать новый класс, наследуемый от класса gym.Env. и… medium.com
На этот раз мы на самом деле решим ее, используя обучение..
Обучение с подкреплением: обучение с временной разницей — Часть 1
Со времени последних статей мы все больше и больше переходили от теории к практике. Последние две статьи о методах Монте-Карло использовались для решения проблемы прогнозирования и проблемы управления в обучении с подкреплением.
Продолжая методы Монте-Карло, в этой статье мы рассмотрим другой метод, называемый Обучение по временной разнице (TD) .
TD-обучение — центральная и новая идея обучения с подкреплением . Его можно рассматривать как комбинацию двух других основных..
Машинное обучение
Благодаря машинному обучению компьютеры теперь могут предсказывать погоду, определять результаты фондового рынка, понимать покупательские привычки, управлять роботами на фабрике и т. д. Они «обучаемы» для таких ситуаций. Такие компании, как Google, Amazon, Facebook, Netflix, LinkedIn, поддерживают все наиболее популярные сервисы, ориентированные на потребителя, с помощью машинного обучения. Но в основе всего этого обучения лежит так называемый алгоритм. Таким образом, алгоритм — это не..
Упрощенное руководство по обучению с подкреплением — 01
Подобно машинному обучению, обучение с подкреплением также является дисциплиной в области ИИ, которая исследуется десятилетиями, но совсем недавно она привлекла внимание бизнеса и стала доступной для практиков по всему миру.
Самая захватывающая часть обучения с подкреплением заключается в том, что оно ведет себя как человек, с точки зрения обучения на основе опыта и применения прошлого опыта для динамического решения новой ситуации.
Подражание человеческому поведению математически, а..
Объяснение обучения с подкреплением (RL) с использованием рассказывания историй🧙♂️ -> Глава 1 Основная терминология в RL!👨
Давайте начнем с основ!
Что, черт возьми, такое обучение с подкреплением (RL)? Определение для 🤖 -› Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, который фокусируется на том, как агент может научиться принимать оптимальные решения или принимать соответствующие решения. действия в окружающей среде, чтобы максимизировать его совокупное вознаграждение.
Теперь давайте разберемся с RL для нас, людей. Позвольте мне привести вам пример, с которым вы, возможно, знакомы -›..
Введение в энтропию
Энтропии:
Энтропия для дискретной случайной величины:
