Реклама в Telegram-каналах DzikPic и dev.by теперь дешевле. Узнать подробности 👨🏻‍💻
Support us

Facebook открыла RL-инструментарий ReAgent для разработки моделей принятий решений

Оставить комментарий
Facebook открыла RL-инструментарий ReAgent для разработки моделей принятий решений

Подразделение Facebook AI Research опубликовало исходный код инструментария обучения с подкреплением ReAgent для разработки AI-систем принятия решений на основе обратной связи, пишет VentureBeat. В качестве обучающих данных для ReAgent может служить пользовательский ввод, например нажатие на рекомендуемый контент.

ReAgent представляет собой небольшую С++-библиотеку, которую можно скачать на GitHub и встроить в любое приложение. Инструментарий включает несколько готовых AI-моделей принятия решений, офлайн-модуль для оценки качества моделей и платформу для их развёртывания с помощью библиотеки TorchScript в PyTorch.

ReAgent построен на базе RL-платформы Horizon для развёртывания масштабных моделей. Её исходный код Facebook открыла в прошлом ноябре. Сама компания использует инструментарий для персонализации миллиардов решений в сутки, например пользовательских уведомлений в Facebook и Instagram, а также для обучения роботов ходьбе.

Подробнее о ReAgent можно узнать в пресс-релизе Facebook и документации.


Работа в ИТ в Беларуси​.​​​​​​​​​​​​​​​​​

1. Заполните анонимную форму — 5 минут.
2. Укажите зарплатные (и другие) ожидания.
3. Выберите желаемую индустрию или область деятельности.
4. Получайте релевантные предложения​​.​​​​​​​​​

Новый рекламный формат в наших телеграм-каналах.

Купить 500 символов за $150

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Соцсеть на мели: Meta хочет больше платных функций в Facebook, WhatsApp и Instagram
Соцсеть на мели: Meta хочет больше платных функций в Facebook, WhatsApp и Instagram
Соцсеть на мели: Meta хочет больше платных функций в Facebook, WhatsApp и Instagram
1 комментарий

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.