Публикации по теме 'robotics'
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..
Это весь шарик воска.
Больше, чем просто инвестиционная стратегия Blackrock, которой теперь управляет ИИ, — это целый шарик воска. Google и DeepMind не шутят, и через несколько лет всеми важными фондами будет управлять ИИ, потому что они намного лучше людей. И каждая отдельная работа будет одинаковой — выполняться ИИ до того, как люди действительно поймут или даже смогут осмыслить, что все обоснование работы, основанной на людях, закончено. Конец линии. В течение нашей жизни. Люди понятия не имеют о том, что..
Роль науки о данных в робототехнике?
Машинное обучение, важная составляющая науки о данных, является ключом к тому, чтобы заставить роботов выполнять действия. Это механизм обучения для роботов и компьютеров, который заставляет их понимать, как принимать решения самостоятельно.
Машинное обучение позволяет роботу распознавать закономерности и поведение в различных ситуациях. Например, распознавание рукописного ввода — один из примеров того, что машинное обучение и наука о данных могут дать индустрии робототехники.
В..
Aibo Hive Mind: восстание собак-роботов
В будущем домашние животные будут использовать Интернет для общения, обмена опытом и обучения друг у друга. Это не сюжет диснеевского фильма, это сюрреалистическое будущее, как его представляет себе Sony.
Первые роботы-питомцы Aibo были созданы в 1999 году. Они породили культ в Японии и США. Стремясь вернуться к прибыльности, Sony свернула программу в 2006 году под руководством первого американского генерального директора Говарда Стрингера. Изобретатель Aibo и в то время руководитель..
Робототехника и обучение с глубоким подкреплением в системах обработки нейронной информации (NeurIPS) 2020
Я изо всех сил старался впитать много контента на NeurIPs 2020, и это было так же подавляюще, как и прежде. Каждый принимает решение о том, на каком контенте они хотят сосредоточиться, и это всегда компромисс между исследованием ( изучением нового ) и эксплуатацией ( дальнейшее усвоение материала в вашей области знаний ). . Я решил сосредоточиться на своих областях знаний: обучение на основе моделей, RL и робототехника (я также потратил немало времени на общение, но это произошло между..
Машинное обучение — сексуально и оно это знает. Пост 3 из 3.
Но я не хочу выигрывать в настольной игре, я хочу выигрывать в бизнесе.
Изучив, что такое машинное обучение и почему это аромат месяца , в этом последнем посте будут рассмотрены потенциальные преимущества для организаций.
Вопрос на миллион долларов: может ли машинное обучение принести пользу более традиционным организациям? Или он зарезервирован для таких, как Facebook и Google? Здесь много шумихи, и необходимо позаботиться о том, чтобы решить подлинную бизнес-проблему. Тем не..
Имитация изображений для машинного обучения в PyBullet - быстрый и простой способ
Применяя глубокое обучение с подкреплением (RL) к робототехнике, мы сталкиваемся с загадкой: как научить робота выполнять задачу, когда для глубокого обучения требуются сотни тысяч, даже миллионы примеров? Чтобы добиться 96% успеха в захвате невидимых объектов, исследователи из Google и Беркли обучили робота-агента 580 000 попыток захвата в реальном мире. На этот подвиг потребовалось семь роботов и несколько недель. Без ресурсов Google это может показаться безнадежным для среднего..
