Facebook открыла RL-инструментарий ReAgent для разработки моделей принятий решений |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-10-17 09:41 Подразделение Facebook AI Research опубликовало исходный код инструментария обучения с подкреплением ReAgent для разработки AI-систем принятия решений на основе обратной связи, пишет VentureBeat. В качестве обучающих данных для ReAgent может служить пользовательский ввод, например нажатие на рекомендуемый контент. ReAgent представляет собой небольшую С++-библиотеку, которую можно скачать на GitHub и встроить в любое приложение. Инструментарий включает несколько готовых AI-моделей принятия решений, офлайн-модуль для оценки качества моделей и платформу для их развёртывания с помощью библиотеки TorchScript в PyTorch. ReAgent построен на базе RL-платформы Horizon для развёртывания масштабных моделей. Её исходный код Facebook открыла в прошлом ноябре. Сама компания использует инструментарий для персонализации миллиардов решений в сутки, например пользовательских уведомлений в Facebook и Instagram, а также для обучения роботов ходьбе. Подробнее о ReAgent можно узнать в пресс-релизе Facebook и документации. Источник: dev.by Комментарии: |
|