Статьи по теме reinforcement-learning

Публикации по теме 'reinforcement-learning'

Ограниченный бесплатный курс по машинному обучению

Теперь присоединяйтесь к более чем 1300+ студентам, которые бесплатно изучили этот ценный курс по машинному обучению, по этой ссылке: https://www.udemy.com/course/complete-machine-learning/?couponCode=E42C8C73912BFF033ECB

Оптимизация ваших стратегий с помощью подходов, выходящих за рамки A/B-тестирования

В мире цифрового маркетинга конкуренция жесткая. Каждая компания хочет создать маркетинговую стратегию с наивысшей ценностью — увеличение удержания клиентов, повышение удовлетворенности клиентов или архивирование других бизнес-целей. Однако идеальной маркетинговой стратегии, подходящей для всех клиентов, не существует. Вместо этого мы можем попытаться разработать улучшенную версию нашей маркетинговой стратегии. Вот почему в игру вступает A/B-тестирование. В двух словах, A/B-тестирование..

Типы алгоритмов машинного обучения

Машинное обучение определяется как набор компьютерных алгоритмов, которые позволяют системам обучаться автономно, предоставлять результаты и далее развиваться на основе различного анализа и результатов. Данные будут вводиться в эти алгоритмы, где они будут автоматически обучаться выполнению конкретной задачи и достижению определенного результата, и это можно будет применить к реальным бизнес-сценариям. Типы алгоритмов машинного обучения Алгоритмы машинного обучения можно разделить на..

Иерархическое обучение с подкреплением: 4 недостатка подходов

Я не буду подшучивать над тем, чтобы (повторно) представить Иерархическое обучение с подкреплением ( HRL ) всем, кто нажал на эту статью. Предполагая необходимые базовые знания о том, почему методы HRL набирают популярность в области машинного обучения или искусственного интеллекта и их преимуществах. В то время как методы HRL (иерархический актор-критик, структура вариантов, вариант-критик и т. д.) обеспечивают очень принципиальный, формализованный подход к решению долгосрочных..

RLlib для глубокого иерархического мультиагентного обучения с подкреплением

Обучение с подкреплением (RL) — это эффективный метод решения проблем, требующих от агентов изучения наилучших способов действий в сложных условиях. RLlib — это мощный инструмент для применения обучения с подкреплением к задачам, где есть несколько агентов или когда агенты должны выполнять несколько ролей. Существует множество ресурсов для изучения RLlib с теоретической или академической точки зрения, но не хватает материалов для изучения того, как использовать RLlib для решения собственных..

Начало работы с генеративным ИИ: 4 способа настройки ваших моделей

Начало работы с генеративным ИИ: 4 способа настройки ваших моделей Автор: Азин Асгарян Генеративные модели ИИ, такие как GPT-4 , Bard и LLaMA , становятся все более популярными благодаря их замечательным возможностям в различных задачах, включая генерацию текста, суммирование и категоризацию. В то время как у крупных технологических компаний есть ресурсы для обучения и поддержки этих мощных моделей, малым предприятиям и организациям может потребоваться изучить экономичные..

Краткое введение в обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, который предполагает обучение агента выполнению определенной задачи методом проб и ошибок. Это делается путем предложения вознаграждений и наказаний за действия, совершенные агентом, аналогично таким методам, как оперантное обусловливание в психологии. Этот тип машинного обучения позволил создать таких агентов, как AlphaGo, компьютерную программу от DeepMind, которая может превзойти даже чемпионов мира по игре в Го. Наиболее общую..