Публикации по теме 'reinforcement-learning'


Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением - это подход к машинному обучению, вдохновленный бихевиористской психологией. Обучение с подкреплением отличается от других подходов к машинному обучению тем, что алгоритму явно не сообщается, как выполнять задачу, а решает проблему самостоятельно. Обучение с подкреплением отличается от обучения с учителем тем, что при обучении с учителем данные обучения содержат ключ ответа, поэтому модель обучается с правильным ответом, тогда как при обучении с подкреплением..
Приключения, вдохновленные моими покемонами
Два года назад я сел в машину и пролистал Spotify, пытаясь выбрать песню. Мне захотелось послушать несколько тематических песен о покемонах. Просто один из тех дней, понимаешь? Воспроизведение песен напомнило мне о приключениях, которые я пережил в своем маленьком GameBoy, играя в Pokemon FireRed, и о том, как я хотел, чтобы мир был таким. Я спрашивал себя, что нужно сделать, чтобы прожить такую ​​жизнь? Жить, как Ред, главный герой. Рыжий — молодой мальчик. Около 10 лет. Он многого..
Итак, как работает ChatGPT?
Введение Самая последняя языковая модель от OpenAI, ChatGPT, демонстрирует значительный прогресс по сравнению практически с любой другой моделью, которая доступна в открытом доступе. ChatGPT может генерировать текст в различных стилях и для различных целей, как и многие модели больших языков, но с гораздо большей точностью, детализацией и согласованностью. Это последняя версия больших языковых моделей OpenAI, которая в первую очередь ориентирована на интерактивные обсуждения. Хотя для..
Почему я люблю обучение с подкреплением?
Говорят, что многие концепции Data Science вдохновлены человеческой жизнью, психологией, окружающей средой и тем, как мы с ней взаимодействуем. Например, в обучении с подкреплением (RL) агент учится, взаимодействуя в среде и максимизируя вознаграждение, которое он получает после выполнения действий при переходе из одного состояния в другое. Разве это не очевидно? однако в этом блоге я намерен поделиться совершенно другой точкой зрения и своими собственными причинами, по которым мне..
Введение в обучение с подкреплением: временная разница, SARSA, Q-Learning
Обучение с подкреплением — одна из самых сложных областей машинного обучения из-за его математической сложности, а также амбициозных задач, которые оно пытается решить. Проще говоря, конечная цель алгоритма RL — сделать агента способным действовать в среде, чтобы максимизировать общее вознаграждение. Легче сказать, чем сделать: за этим единственным предложением скрывается множество вопросов, например: Как определить «цель» и «награду»? Как заставить агента «действовать»? Как..
Глубокое обучение с подкреплением для розничного рынка каннабиса
Легализация марихуаны подтолкнула многих розничных торговцев, впервые обращающихся к ней, искать эту прекрасную возможность. Только для того, чтобы вскоре понять, что государственное налогообложение и жесткая конкуренция, часто ограничивающая сектор, быстро сокращают эти возможности и прибыль. Короче говоря, многие в этих ранних юридических государствах (Колорадо) вскоре поняли, что сокращение прибыли требует немного большего понимания того, что и как продавать. К счастью, индустрия..
Урок 37 — Машинное обучение: введение в обучение с подкреплением (интуиция)
На этом уроке мы познакомимся с Обучением с подкреплением (RL) , подобластью машинного обучения, ориентированной на обучение агентов принятию решений путем взаимодействия с окружающей средой. Мы создадим интуицию вокруг ключевых концепций и приложений RL. Интуиция: обучение с подкреплением основано на том, как люди и животные учатся методом проб и ошибок. В RL агент учится принимать решения, совершая действия в среде, наблюдая за результатами и получая обратную связь в виде..