DeepMind представила новый набор данных для оценки устойчивости агентов обучения с подкреплением к визуальным помехам

 Google DeepMind Introduces DeepMind Control Vision Benchmark (DMC-VB): A Dataset and Benchmark to Evaluate the Robustness of Offline Reinforcement Learning Agents to Visual Distractors

“`html

Введение в обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением (RL) — это метод, который помогает моделям принимать решения и зарабатывать награды в различных средах. Однако традиционные алгоритмы RL работают медленно, так как требуют много времени для обучения.

Проблемы традиционного подхода

Недавние исследования показали, что агенты, обученные на визуальных данных, часто плохо обобщают свои знания на новые визуальные условия. Это ограничивает их эффективность в реальных задачах.

Решение от Google DeepMind

Исследователи Google DeepMind разработали DeepMind Control Vision Benchmark (DMC-VB) — набор данных, который помогает оценивать надежность агентов RL в условиях визуальных помех.

Преимущества DMC-VB

  • Разнообразие задач: Включает задачи, где современные алгоритмы испытывают трудности.
  • Разные визуальные помехи: Изучает, как агенты справляются с изменениями фона и движущейся камерой.
  • Качество демонстраций: Позволяет исследовать, как агенты могут учиться на менее качественных данных.
  • Наблюдения: Содержит как пиксельные данные, так и состояния, что позволяет лучше оценивать разрыв представления.
  • Большой объем данных: Обширный набор данных для более точной оценки.
  • Сложные задачи: Включает задачи, где цель не может быть определена визуально.

Бенчмарки для оценки

К DMC-VB предложены три бенчмарка, которые помогают оценивать методы обучения представлениям:

  • B1: Оценивает, как визуальные помехи влияют на обучение политик.
  • B2: Исследует, как агенты учатся на данных смешанного качества.

Практическое применение ИИ

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

  • Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
  • Выберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его постепенно.
  • Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Контакты и ресурсы

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.

Попробуйте AI Sales Bot — этот ИИ-ассистент поможет вам в продажах и снизит нагрузку на вашу команду.

“`

Полезные ссылки: