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AI开发新宠物:加强自学有什么用?_皇冠手机平台

本文摘要:许多开发人员的终极市场需求是利用技术框架超越算法的束缚,期待释放自己的新想法和商业创造力。如果你适用于开发者,不知道算法,想开发带AI功能的APP,就不能自由选择:1增强自学逻辑更像人脑,主要解决问题的是智能决策问题,如游戏投入高分、标准化机器人、推荐系统等。

框架

【编辑按】经过几年的市场教育,很多开发人员对深度自学框架需要做什么,该怎么办,已经有序了。许多开发人员的终极市场需求是利用技术框架超越算法的束缚,期待释放自己的新想法和商业创造力。虽然加强自学距离产业末端落地还有很远的距离,但是技术框架从基础研发开始就打算为产业融合,似乎可以缓解这个过程。

如果你适用于开发者,不知道算法,想开发带AI功能的APP,就不能自由选择:1.自己从头开始训练AI模型2.开发平台的训练框架和API的回答很明显,需要获得技术解决方案和低管理制度门槛的后者是王道。但是,面对很多研究开发平台的深度自学框架,必须考虑的问题很多。互换性、社区资源、框架转移等不同。

最近,框架之争的焦点转移到增强自学。谷歌在去年推出了基于TensorFlow的强化自学框架Dopamine,强化自学界的明星OpenAI也将很多算法放入了batseline,百度也在不久前改版了PaddlePaddle的强化自学框架PARL。即使是以往高调的网易,也发表了自律开发的强化程序设计(Reinforced的Programing)框架……对于大多数开发者来说,强化自学能给予什么,与深度自学框架有什么不同,自己应该应用于哪里,还雾。所以,今天来明确提高自学的确实价值和现实问题吧。

深度自学,强化自学,深度自学,傻瓜清?经过几年的市场教育,许多开发人员对深度自学框架需要做什么,该怎么办,已经有序了。但是,各大平台立即发售的强化自学框架和深度强化自学框架,人有点蒙圈。他们之间的区别在哪里,又分别承担着什么样的责任呢?让我们举个例子来说明这三种机器学习方法的不同。

如果我是种植工厂,需要识别苹果的优劣应用程序,就必须有深刻的自学开发框架,在上面构筑训练过程。完全所有的研发平台都有现成的图像识别API,只要将训练用的图像(即各种苹果照片)拖入系统,就能得到训练用的苹果识别模型。

但是,如果我想更加哑巴,自己学会收获优质成熟期苹果的机器人呢?深度自学有点不行。此时,我必须用强化自学框架训练智能体。每次摘下新鲜可爱的苹果,都不会得到系统的报酬,展开强化。如果错误地摘下不成熟或腐烂的苹果,就不会得到报酬或加分,展开胜利的增强。

为了获得更好的报酬,智能体验不想自由选择好的水果摘取,退出不给0分或负分的水果。用这种方法,我得到了最大限度地取得好果实的智能机器人,不是很开心吗?但是,味道甜的我不合适,不仅想学会摘黄瓜摘西红柿,还不想再训练。

此时,必须有一个全新的算法,将深度自学与增强融合自学相结合。只要你告诉他新的奖励机制,机器就可以通过深度神经网络自律获得类似的技能。

我不需要再训练了。以前,我必须自己敲代码。现在只要有研发框架和训练样本,就能享受誓言疲劳、勤奋学习、不举一反三的智能体。这种欲望问谁能拒绝接受?当然,这里只是简单说明工作模式,为了培训这样的智能模式,应用于自己的产品,是更简单的综合工程。

但是,减少了强化自学功能的研究开发框架,大幅度降低了强化自学训练的编程可玩性和工作量,对于想要强化自学但无法从零开始构筑环境和训练的技术人员和企业来说,确实是个好消息。AI开发新宠物:加强自学有什么用?现在,加强自学不仅是学术界的宠儿,研究论文在各大会上的比例急速上升的各研究开发平台也以加强自学框架为重点进行配置和争夺战。然而,问题也随之而来:框架不能减少研发门槛的一部分。

定制模型、调试、相容性等工作仍然需要企业投入大量的人力和物力和财力。如果大力报酬的结果最终不能应用或不现实,开发商无疑非常残酷。因此,在担心身体效果法之前,有适当的重新做法。

加强自学在哪里强?开发人员应该在什么情况下改变节约?加强自学的核心逻辑,说明智能体在环境中可以根据奖励(Reward)的不同判断自己在什么状态下使用什么样的行动(Action),最大限度地提高积累奖励。例如,击败棋手世界冠军的AlphaGo,在《Dota2》中血奸人类玩家的OpenAIFive,打造Atari2600游戏最高分的DeeepMindDQN,是基于加强自学而构筑的。那么,有什么特征呢?大致可以总结为3个方面。

1.训练样本。强化自学是通过环境获得的奖惩结果来自学,需要有奖励的数据。2.交互方式。

加强自学的自学过程是动态的,必须与环境交流完成,不要向任何样品学习,没有环境是徒劳的。3.解决问题。

增强自学逻辑更像人脑,主要解决问题的是智能决策问题,如游戏投入高分、标准化机器人、推荐系统等。这些类似的原作,加强自学在很多应用领域比传统的深度自学更出色。

例如,控制类智能:工业上多关节机械臂的实时控制,让机器人观赏YouTube视频的自学动作,应用于现实场景,协助无人车自学如何应对人和动物过马路等类似情况的序列问题:例如,文本序列的预测,通过不道德的系统,搜索顺序超过了拟合效果的电器商务推荐系统,根据用户推荐列表的对系统(无视、页面或销售)进行动态转换推荐策略。对话分解:例如,体验更好的人机多次对话,机器人必须继续分解有意义的对话,而不是胡说八道的自学结合,构筑更好的机器双语翻译效果。

传统的深度自学已经能很好地解决机械感觉和识别问题,但人类对机械智能的拒绝似乎就像这样,需要应对简单现实中决策型问题的强化自学和两者的融合,自然成为AI应用于未来的重点发展方向。在这种情况下,控制算法先发优势的技术平台陆续发售RL框架,无疑是争夺战开发者和入口权的最差布局。加强自学框架之争,到底做了什么?当然,强化自学取得了很多酷的成果,但其应用的局限性也很明显,强化自学就像刚出生的婴儿一样,所有的技能都必须从零开始训练,必须花费很多时间来控制任务目标,而且强化自学不能按照即时的系统指令开展动作,围棋和dota也许很牛,但是面对个性化的语音助手,必须记忆和推理小说能力的任务,另一个后遗症的问题是现在的强化自学算法因此,如何自由选择适合自己业务的强化自学框架试水可能是开发者现在特别关心的问题。从增强自学的发展方向和各平台的特点来看,我们有一些不成熟期的小建议供参考:1.平台的稳定性和再现性深度自学稳定,有相同的数据集和相同的目标,强参数经常发生小变化,最后的性能也受到很大影响。

但是,提高自学(或深度提高自学)并非如此。训练结果不受随机概率、样品效率、算法稳定性等多种影响,给结果带来很大差异,减少顺利的再现率。更严重的情况是,机器指出自己无论怎么尝试都会结束,必须崩溃。为了解决问题的随机性和再现问题,不同平台的解决方案也不同。

自学

例如,谷歌是建立训练环境和测试环节的标准化。为代码获得60种游戏的测试复盖范围和训练数据,用于街机自学环境的标准化经验评价。百度尽量复盖面积与算法有关。

PARL框架获得algorithm子集,包括大量主流的古典算法和原始的超强参数列表,确保模型的再现率。2.灵活易用性大多数开发商的终极市场需求是期望利用技术框架超越算法的束缚,释放他们的新想法和商业创造力。

因此,框架设计应平衡多种业务场景务场景和简陋的训练方式对立,另一方面要跟上技术趋势的发展。例如谷歌的街机自学环境,智能体是如何工作的,解读非常简单,有详细的文件记录和完整的日志。此外,谷歌还推出了TensorBoard的可视化工具套件,协助开发人员在短时间内清晰直观地识别、检查和提出新的想法。

3.框架与业务的结合性,尽管我们说自学距离产业末端的落地有很远的距离,但技术框架从基础开发开始为产业融合制定了良好的计划,似乎可以缓和这个过程。因此,技术框架与产业末端业务市场需求的结合成为研究开发平台生命力的许多确保。例如,如果百度放宽第一时间强化自学框架,中文文档和训练数据在强化自学算法中的严重不足就会很好地空缺。

另外,必须考虑的是中文世界的开发者数量、数据规模、用户数量,对技术框架的反对能力也是很多挑战。基于PaddlePaddle对大规模工业级排名/推荐等密集型号的反对能力,百度PARL要求精彩扩展到亿级数据和特征的训练,这种分段公里/小时的能力更符合中国市场的现实市场需求。当然,影响提高自学性能和用户自由选择的因素有很多。

例如,社区资源非常丰富,算法质量,应用于工具的多样性等。总的来说,现阶段想要在低门槛、短时间的训练提高自学模型还是很困难的。然而,正如吴恩达所说,短期乐观,多年悲观无疑将自学作为机器智能的下一个发展方向。

如果你想赢得未来,这块新的竞争高地将被迫占领。增强自学框架之争只是一首序曲,随着各种可玩性惊人想象的实际问题逐一解决,许多有趣的事情不会再发生。

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