“`html
Искусственный интеллект и обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением (RL) обучает агентов максимизировать награды, взаимодействуя со средой. Существует несколько подходов:
Онлайн RL
Онлайн RL чередует действия, сбор наблюдений и наград, обновление стратегий на основе полученного опыта.
Модельно-независимое RL (MFRL)
MFRL сопоставляет наблюдения с действиями, но требует большого объема данных.
Модельно-ориентированное RL (MBRL)
MBRL учит модель мира для планирования в воображаемой среде, что уменьшает необходимость в данных.
Новые методы MBRL
Исследователи из Google DeepMind разработали продвинутый метод MBRL, который установил новый стандарт в сложной 2D-игре Craftax-classic. Их метод достиг 67.42% награды после 1 миллиона шагов, что превышает показатели предыдущих моделей.
Практические решения и ценность
Как применить ИИ в вашем бизнесе:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите, где можно автоматизировать процессы для получения выгоды.
- Выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее ИИ-решение, начиная с небольшого проекта.
- Постепенно расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в наш Телеграм-канал. Следите за новостями о ИИ в Телеграме или Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
