«`html
Введение в обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением (RL) предлагает рамки для изучения поведения, которое помогает моделям принимать решения и зарабатывать награды в определённой среде. Хотя алгоритмы RL работают медленно, последние исследования показывают, что использование больших заранее собранных наборов данных через поведенственное клонирование может быть эффективной альтернативой для создания универсальных агентов.
Проблемы обобщения
Несмотря на прогресс, агенты, обученные на визуальных данных, часто плохо обобщают на новые визуальные домены, что затрудняет их использование в изменяющихся условиях.
Решение от Google DeepMind
Для решения этих проблем исследователи Google DeepMind разработали DeepMind Control Vision Benchmark (DMC-VB) — обширный набор данных для оценки надёжности offline RL-агентов в задачах непрерывного управления с визуальными отвлекающими факторами.
Преимущества DMC-VB
- Разнообразие заданий: Набор включает в себя различные задачи, что позволяет разработать новые алгоритмы.
- Визуальные отвлекающие факторы: Включает различные визуальные изменения, такие как меняющийся фон или движущаяся камера.
- Разные качества демонстраций: Исследует, могут ли эффективные политики быть извлечены из субоптимальных демонстраций.
- Наблюдения как состояние и пиксели: Политики, обученные на состояниях, помогают количественно оценить «разрыв представления».
- Больший объём данных: DMC-VB превышает предыдущие наборы данных по размеру.
- Сложные задачи: Включает задачи, где цель не может быть определена только по визуальным наблюдениям.
Бенчмарки для оценки
К набору данных предложены три бенчмарка для оценки методов обучения представлений:
- B1: Оценивает ухудшение обучения политики при наличии визуальных отвлекающих факторов.
- B2: Исследует применение смешанных данных для предобучения визуальных представлений.
Преимущества использования AI в бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим рекомендациям:
- Анализ: Изучите, как ИИ может изменить вашу работу и какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить.
- Подбор решения: Выберите подходящие ИИ-решения и внедряйте их постепенно.
- Расширение автоматизации: На основе полученных данных и опыта увеличивайте масштабы автоматизации.
Нужна помощь?
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании!
«`
