Идеи из литературы по RL для реального управления роботами Роботы - обещание Роботы широко распространены в современной промышленности. В отличие от большинства научно-фантастических произведений прошлого века, роботы-гуманоиды до сих пор не моют нашу грязную посуду и не выносят мусор, равно как и терминаторы, похожие на Шварценеггера, не сражаются на полях сражений (по крайней мере, на данный момент…). Но почти на каждом производственном предприятии роботы выполняют ту..

Автор Петр Темпчик Идея библиотеки Обучение с подкреплением - это структура для исследователей, которая позволяет вам создавать собственных агентов и проводить эксперименты по RL, комбинируя простые строительные блоки и реализуя только преобразования данных и логику агента. Это сообщение в блоге является введением в библиотеку, поэтому, если вы уже знакомы с основами, вы можете сразу перейти к более подробному руководству здесь . В то время, когда мы начинали наше..

Как многие из вас, возможно, заметили, Netflix совсем недавно внедрил функцию «Просмотр в случайном порядке» на экранах Smart TV, которая поможет вам найти следующую серию, которая может вам понравиться. Это предназначено для того, чтобы помочь зрителям разгула в это время, когда время просмотра Netflix в расчете на один дом находится на пике, но многие пользователи все еще пытаются найти хорошие фильмы / сериалы для просмотра с разгулом. Это классический пример обучения с подкреплением, и..

В предыдущем сообщении блога мы разработали некоторые идеи и теории, необходимые для обсуждения причинно-следственного подхода к обучению с подкреплением. Мы формализовали понятия многоруких бандитов (MAB), марковских процессов принятия решений (MDP) и некоторые причинные понятия. В этой записи блога мы, наконец, перейдем к разработке некоторых идей обучения с причинным подкреплением. Первая из них называется Задачей 1 , поскольку CRL может помочь в решении. Это Обобщенное изучение..

Премия Нетфликс Еще в 2006 году Netflix учредил премию Netflix Prize в размере 1 миллиона долларов за создание лучшего алгоритма прогнозирования для своей киноплатформы. В то время конкурс попал в заголовки газет как из-за новаторского подхода к краудсорсингу их бизнес-задач, так и из-за крупного 7-значного приза. Специфика конкурса заключалась в публикации набора данных из более чем 1 миллиона отзывов пользователей, а также некоторых пользовательских функций. Победившая работа..

Обзор последних достижений в области обучения с подкреплением на основе моделей. Введение Глубокое обучение с подкреплением приобрело большую известность в последние годы благодаря некоторым поразительным успехам в видеоиграх, таких как Atari, смоделированных средах управления роботами, таких как Mujoco, и в таких играх, как Chess, Go и Poker. Отличительной чертой большинства историй успеха RL является использование смоделированных сред, которые обеспечивают высокоэффективную..