Support us

Google выпустила open source-фреймворк для ИИ-алгоритмов

Оставить комментарий
Google выпустила open source-фреймворк для ИИ-алгоритмов

Обучение с подкреплением — один из методов тренировки искусственного интеллекта с помощью поощрения (или наказания). Обученные таким образом модели победили человека в го и освоили Dota 2. Сложность состоит в том, что моделям требуется слишком много времени на выполнения задачи, к тому же они не особенно гибки и стабильны. Это подтолкнуло Google к созданию открытого фреймворка обучения с подкреплением на основе своей библиотеки машинного обучения TensorFlow, пишет VentureBeat.

По словам исследователей команды Google Brain, которая занимается изучением ИИ, создатели фреймворка хотели стимулировать появление идей, которые в будущем могут лечь в основу инновационных открытий. Инструмент уже доступен на GitHub. Помимо фреймворка они также запустили ряд руководств по его использованию.

Главными целями разработчиков из Google Brain были гибкость, стабильность и воспроизводимость. Фреймворк имеет хорошо документированный код (15 файлов на Python) с упором на платформу для проверки ИИ-моделей на играх Arcade Learning Environment и четыре различных модели машинного обучения: DQN, C51, упрощённый вариант Rainbow и Implicit Quantile Network. Воспроизводимость результатов обеспечивает полное покрытие кода тестами и обучающие данные по 60 играм, поддерживаемым средой Arcade Learning Environment.

Также Google создала веб-сайт, на котором можно быстро визуализировать тренировочные запуски для нескольких моделей. Разработчикам станут доступны обученные модели, необработанная статистика логов, файлы событий TensorFlow и набор инструментов визуализации для программ TensorFlow.

Читайте также
10+ сертификаций Coursera, которые могут изменить вашу карьеру
10+ сертификаций Coursera, которые могут изменить вашу карьеру
10+ сертификаций Coursera, которые могут изменить вашу карьеру
Бюджетный способ прокачать навыки и повысить зарплату — это профессиональный сертификат от Google, IBM или крупного зарубежного университета. На Coursera как раз можно найти десятки полезных обучающих программ по машинному обучению, проджект-менеджменту и не только. Собрали 10+ сертификаций, которые будут выигрышно смотреться в резюме как новичка, так и опытного специалиста.
Дизайн, VR и интернет вещей: 10 доступных онлайн-курсов от Google, Amazon и других гигантов
Дизайн, VR и интернет вещей: 10 доступных онлайн-курсов от Google, Amazon и других гигантов
Дизайн, VR и интернет вещей: 10 доступных онлайн-курсов от Google, Amazon и других гигантов
На платформе Coursera можно найти сотни курсов от крупных корпораций, включая Google, Amazon и HubSpot. Это отличная возможность начать новую карьеру, повысить квалификацию и просто получить плюс в профессиональную карму. Мы собрали 10 программ от ИТ-компаний, которые помогут освоить машинное обучение, UX-дизайн, продакт-менеджмент, кибербезопасность и многое другое.
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.
Google урезает бюджеты, СЕО намекает на сокращения
Google урезает бюджеты, СЕО намекает на сокращения
Google урезает бюджеты, СЕО намекает на сокращения
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.