Reinforcement Learning jobs

Знайдіть роботу в обучении з посиленням

Робота в обучении з посиленням визначається як техніка машинного навчання, яка стосується того, як програмні агенти повинні діяти в середовищі. Обучение з посиленням - це підмножина глибокого навчання, яка допомагає вам максимізувати деяку частину загальної винагороди. Алгоритми обучения з посиленням навчаються методом проб та помилок, знаходячи найкращі дії для максимізації певного сигналу винагороди.

Важливі компоненти методу глибокого обучения з посиленням

У сучасному світі роботи в галузі ШІ мають великий попит, і обучение з посиленням отримало значну увагу. Найкращі компанії постійно шукають професіоналів зі спеціалізацією в обучении з посиленням для заповнення різних посад. Пошук найкращих кандидатів часто включає в себе дослідження як контрактних робіт, так і робіт на віддаленій основі.

Ось деякі важливі терміни, що використовуються в обучении з посиленням AI:

• Агент: Це припущена сутність, яка виконує дії в середовищі, щоб отримати певну винагороду.
• Середовище (e): Сценарій, з яким агент повинен мати справу.
• Винагорода (R): Миттєва повернення, надане агенту, коли він або вона виконує певну дію або завдання.
• Стани: Стан відноситься до поточної ситуації, поверненої середовищем.
• Політика (π): Це стратегія, яку використовує агент, щоб вирішити наступну дію на основі поточного стану.
• Значення (В): Довгострокові заробки очікуються за зниженою вартістю короткострокових винагород.
• Функція цінності: вона визначає цінність стану, яка представляє загальну кількість винагороди. Це агент, який очікується починаючи з цього стану.
• Модель середовища: Це модель, яка симулює поведінку середовища. Це допоможе вам зробити висновки, а також визначити, як середовище буде поводитися.
• Методи, засновані на моделі: Це метод для вирішення проблем обучения з посиленням, що використовує методи, засновані на моделі.
• Цінність Q або цінність дії (Q): Цінність Q дуже схожа на цінність. Єдина різниця між ними полягає в тому, що вона приймає додатковий параметр у вигляді поточної дії.

Цей метод навчання нейронної мережі допоможе вам вивчити, як досягти своїх цілей або максимізувати певний показник в багатьох кроках.

Типи обучения з посиленням

Два типи методів обучения з посиленням:

Позитивне

Воно визначається як подія, яка відбувається через певну поведінку. Робота в обучении з посиленням ai збільшує силу і частоту поведінки і позитивно впливає на дії, виконані агентом.

Цей тип посилення допомагає вам максимізувати продуктивність та зберігати зміни протягом довшого періоду. Однак, надмірне посилення може призвести до переоптимізації стану, що може вплинути на продуктивність.

Негативне

Негативне посилення визначається як посилення поведінки, що виникає від негативного стану, який слід припинити або уникнути. Це допоможе вам визначити мінімум продуктивності. Однак, недоліком цього методу є те, що він достатній лише для досягнення мінімальної поведінки.

Застосування обучения з посиленням

Для знаходження найкращих робіт в обучении з посиленням в світі доступні кілька платформ і веб-сайтів, спеціально розроблених для з'єднання шукачів роботи з потенційними роботодавцями. Ось деякі застосування обучения з посиленням:

• Робототехніка для промислової автоматизації.
• Планування бізнес-стратегії.
• Машинне навчання та дані науки.
• Роботи в обучении з посиленням допомагають вам створювати навчальні системи, які забезпечують індивідуальні інструкції та матеріали відповідно до вимог студентів.
• Керування літаком та рухом робота.

Обучение з посиленням - це техніка машинного навчання, яка допомагає вам дізнатися, яка дія приносить найбільшу винагороду протягом тривалого часу!