Глубокое обучение с подкреплением, в котором машины могут тренироваться на основе результатов своей деятельности, является сегодня одной из самых захватывающих областей искусственного интеллекта. Это одна из самых перспективных областей искусственного интеллекта. Читайте дальше, чтобы узнать больше о глубоком обучении с подкреплением.
Что такое глубокое обучение с подкреплением?
Глубокое обучение с подкреплением — это категория искусственного интеллекта и машинного обучения, в которой интеллектуальные роботы могут учиться на своем поведении так же, как люди учатся на опыте. Тот факт, что объект вознаграждается или наказывается в зависимости от его деятельности, присущ этому виду машинного обучения. Действия, ведущие к желаемой цели, вознаграждаются (подкрепляются).
Машина учится методом проб и ошибок, что делает эту концепцию идеальной для динамичного, постоянно меняющегося окружения. Хотя обучение с подкреплением существовало десятилетиями, только позже оно было объединено с глубоким обучением, что дало впечатляющие результаты.
Применение глубокого обучения с подкреплением
Инструментарий ИИ для обучения
Инструментарий ИИ для обучения
Наборы инструментов ИИ, такие как OpenAI Gym, DeepMind Lab и Psychlab, предлагают учебную среду, необходимую для запуска крупномасштабных инноваций в области глубокого обучения с подкреплением. Эти технологии с открытым исходным кодом используются для обучения агентов DRL. Мы продолжим наблюдать огромное развитие практических приложений, поскольку все больше организаций используют глубокое обучение с подкреплением для своих бизнес-приложений.
Производство
Интеллектуальные роботы все чаще используются на складах и в центрах обработки заказов для фильтрации миллионов продуктов и распределения их по нужным получателям. Когда робот выбирает гаджет, чтобы поместить его в контейнер, глубокое обучение с подкреплением помогает ему узнать, удалось это или нет. В будущем он будет лучше использовать эти знания.
Автомобильный
Глубокое обучение с подкреплением будет основано на диверсифицированном и огромном наборе данных из автомобильной промышленности. Он уже используется для автономных транспортных средств и поможет изменить заводы, техническое обслуживание транспортных средств и полную автоматизацию отрасли. Сектор управляется качеством, безопасностью и стоимостью, и DRL предложит новые способы повышения качества, экономии денег и повышения безопасности за счет объединения данных от потребителей, дилеров и гарантий.
Финансы
Его цель — использовать искусственный интеллект, особенно глубокое обучение с подкреплением, чтобы лучше управлять инвестициями, чем люди, и анализировать методы торговли.
Здравоохранение
Глубокое обучение с подкреплением имеет огромный потенциал для преобразования здравоохранения, от выбора оптимальных вариантов лечения и диагностики до клинических исследований, исследований новых лекарств и автоматического лечения.
Боты
Глубокое обучение с подкреплением используется для подпитки диалогового пользовательского интерфейса, который позволяет ботам с искусственным интеллектом. Благодаря глубокому обучению с подкреплением боты быстро изучают тонкости и семантику языка во многих областях для автономной речи и понимания естественного языка.
Перспектива глубокого обучения с подкреплением вызвала большой интерес. Поскольку это подмножество ИИ учится, взаимодействуя с окружающей средой, возможности практически безграничны.
Больше популярных историй
- Что именно нужно для того, чтобы ИИ стал идеально «разумным»?
- Генеративный ИИ поможет людям создать гиперреальное население в Метавселенной
- Hertzbleed взламывает компьютерные чипы для кражи конфиденциальных данных
- AlphaFold2 от DeepMind решает давнюю проблему свертывания белков
- Получит ли разумный ИИ равные права с людьми в будущем?
- У Crypto Sphere сейчас 20 000 токенов! 10 лучших покупок сегодня
- Python больше не переоценивают благодаря Python 3.11
Пост «Обзор глубокого обучения с подкреплением» впервые появился на .
