«`html
Улучшение обучения с подкреплением с помощью ИИ
Обучение с подкреплением (RL) обучает агентов максимизировать награды, взаимодействуя с окружающей средой. Существует два основных подхода: обучение без модели (MFRL) и обучение с моделью (MBRL).
Практические решения и ценность
- MFRL требует большого объема данных, в то время как MBRL использует созданную модель мира для планирования.
- Для повышения эффективности используются процедурные среды и разреженная система наград, что требует глубокого изучения.
- Методы MBRL могут использоваться для планирования в фоновом режиме или планирования во время принятия решений.
Исследователи из Google DeepMind представили новый метод MBRL, который достиг 67.42% награды после 1 миллиона шагов, что превышает результаты предыдущих моделей.
Ключевые улучшения
- Расширение размера модели и использование Gated Recurrent Unit (GRU) увеличили награды с 46.91% до 55.49%.
- Внедрение Transformer World Model (TWM) с квантованием VQ-VAE достигло 31.93% награды.
- Интеграция реальных и воображаемых роллов улучшила эффективность обучения.
Эти достижения показывают, как комбинация механизмов памяти и трансформерных моделей может значительно улучшить обучение с подкреплением.
Рекомендации для бизнеса
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и выявите возможности для автоматизации.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выбирайте подходящие решения и внедряйте их постепенно, начиная с небольших проектов.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Следите за новостями об ИИ в нашем канале.
Попробуйте AI Sales Bot — это ИИ ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
