Публикации по теме 'reinforcement-learning'
Тренажерный зал OpenAI: CartPole (Часть I)
Моя работа как программиста состоит в том, чтобы кодировать решения, которые превращают проблемы в результаты. Весьма вероятно, что процесс поиска решения включает в себя абстрактный анализ проблемы, обдумывание возможного решения и последующий анализ решения относительно реализации. Другими словами, программа — это просто отражение того, как я думаю о проблеме и что я считаю хорошим решением.
Что, если есть способ, вместо того, чтобы искать решение и писать программу самостоятельно, мы..
Зачем вам нужен чат-бот для пользовательского домена: руководство «Сделай сам» на основе ChatGPT от OpenAI
Какие технологии/техники за этим стоят?
Модели больших языков (LLM). OpenAI создала ChatGPT, используя в качестве основы модели больших языков (LLM). Компания была пионером в обнаружении новых возможностей LLM и улучшении их с помощью подсказок. Однако у этого подхода есть ограничения, поскольку LLM полагаются на поверхностное статистическое угадывание следующего слова и не имеют модели мира. В результате они иногда могут допускать фактические ошибки и лишены здравого смысла...
Краткое введение в машинное обучение-2: обучение и типы проблем в машинном обучении
«Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры учиться и действовать так же, как люди, и со временем улучшать свое обучение без явного программирования. — Артур Сэмюэл»
Основная цель этой статьи — познакомить читателей с фундаментальными концепциями машинного обучения.
Я хочу объяснить эти концепции простым и понятным способом, чтобы независимо от того, новичок ли вы в этой теме или уже обладаете некоторыми знаниями, вы могли легко следовать инструкциям.
Моя цель..
Полное руководство по контролируемому, неконтролируемому обучению и обучению с подкреплением: понимание…
ВВЕДЕНИЕ
Машинное обучение — это захватывающая область искусственного интеллекта, которая вращается вокруг разработки алгоритмов и моделей, способных учиться на данных, чтобы делать прогнозы или принимать решения. В машинном обучении есть три основных парадигмы: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. В этой статье мы подробно рассмотрим эти парадигмы, изучив лежащие в их основе принципы, реальные приложения и поддерживающие их математические основы...
Обучение с подкреплением — Что и почему — Часть 2: Многорукий бандит — Особый случай RL
Добро пожаловать обратно в эту серию, во второй части мы перейдем к хорошо известной проблеме обучения с подкреплением (RL) — многорукий бандит. Эта проблема представляет собой особый случай, когда существует только одно состояние, и представляет собой фундаментальную дилемму в RL, которая заключается в компромиссе между разведкой и эксплуатацией.
Если вы новичок в этой серии, я настоятельно рекомендую прочитать часть 1 этой серии, чтобы узнать, подходит ли она вам.
Давайте..
Руководство для начинающих по дереву поиска Монте-Карло
Ресторан
Представьте себе, вам было 10 лет, и ваша семья решила отвести вас в этот удивительный ресторан. Вы скептически отнеслись к вкусу блюда, но отбросили все свои предчувствия и доверились отцу вопреки здравому смыслу. Он зорко просматривает меню, время от времени поглядывая на вас с насмешливым взглядом (почти как будто пытаясь понять, что именно) и, наконец, заказывает жареного цыпленка. Блюдо прибывает, и вы вгрызаетесь в свой первый укус…. а потом вуаля, вы понимаете, что..
Поиск нейронной архитектуры - ограничения и расширения
Поиск нейронной архитектуры - ограничения и расширения
В течение последних нескольких лет исследователи и компании пытались сделать глубокое обучение более доступным для неспециалистов, предоставляя доступ к предварительно обученным моделям компьютерного зрения или машинного перевода. Использование предварительно обученной модели для другой задачи известно как трансферное обучение, но все же требуется достаточный опыт для точной настройки модели на другом наборе данных. Полная..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..