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  • 强化学习成为AI的主流
来源:本站原创  作者:admin  更新时间:2018-12-29  浏览次数:

不久之后,大多数AI devops工作流程将无缝地将强化学习与监督和无监督学习相结合,为出产企业应用程序中更复杂的嵌入式智能供应支持。

开发职员可以利用越来越多的游戏和机器人开源强化学习框架,包括OpenAI的Roboschool,Unity Technology的机器学习代办和英特尔的Nervana Coach。你还能够访问可扩展到各种挑战的开源强化学习框架。例如,Google的TensorFlow Agents支撑高效的批量强化学习工作流程,而UC Berkeley的Ray RLLib供给了一种灵活的基于任务的编程模型,用于在TensorFlow跟PyTorch中构建基于代理的强化学习运用程序。

2018年最值得留心的人工智能趋势之一是强化学习成熟为建立和训练统计模型以做有用事件的主流方法。

正如我在今年早些时候所阐明的那样,强化学习正在企业人工智能计划中发挥越该技巧已经脱离了其在机器人,游戏和模拟方面的传统优势,当初在IT经营管理,能源,医疗保健,商业,运输和金融范围的各种尖端AI应用中不问可知。它甚至是社交媒体,自然语言处理,机器翻译,打算机视觉,数字助理等新一代人工智能解决打算的组成部分。

在2019年,您可以等候AI行业将最广泛采用的强化学习框架纳入其工作台。对主流开发人员而言,更多这些将是熟习的,因为卷积和循环神经网络已成为监视学习环境。

如果您是AI开发人员,此处列出的很多算法可能仍然不熟悉。然而,您可能已经开始将强化学习纳入你的开发计划,并且至少波及开源工具。

为了深刻企业AI中强化学习算法的可破费性,开发人员需要工具来配合这些名目并将生成的模型部署到生产环境中。在这方面,最近有一些重要的行业布告说明了开源工作台,图书馆跟开发人员管道的成熟,以实现以强化学习为重点的人工智能盘算。

迭代强化 - 学习开发工作台

强化学习的良多进步正在通过咱们认为理所当然的主流应用程序(如多人在线游戏)或未来主义(如机器人技能)的应用案例进入咱们的生活,我们不意识到他们正在进入主流。强化学习代理当初可能在超人的水平上玩游戏,例如在Open AI Five竞赛中。