Incribo est une plateforme qui simplifie la création de données synthétiques de haute qualité pour la formation des modèles d'IA. Elle permet aux utilisateurs de générer des modèles 3D, de l'audio et d'autres types de données, essentiels pour divers domaines comme l'augmentation, les jeux, l'architecture et le design de produits. En synthétisant des données avec des variations du monde réel en caractéristiques, mouvements et expressions, elle améliore la formation de l'IA et réduit la dépendance à des processus de collecte de données coûteux et chronophages.

DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow fournit une implémentation complète de l'algorithme DQN adaptée à l'environnement Atari Breakout. Il utilise un réseau neuronal convolutionnel pour approximer les valeurs Q, applique la répétition d'expériences pour briser les corrélations entre observations séquentielles et emploie un réseau cible mis à jour périodiquement pour stabiliser l'entraînement. L'agent suit une politique epsilon-greedy pour l'exploration et peut être entraîné à partir de zéro avec des entrées de pixels bruts. Le dépôt comprend des fichiers de configuration, des scripts d'entraînement pour surveiller la croissance des récompenses, des scripts d'évaluation pour tester les modèles entraînés, et des utilitaires TensorBoard pour visualiser les métriques d'entraînement. Les utilisateurs peuvent ajuster des hyperparamètres tels que le taux d'apprentissage, la taille du buffer de replay et la taille de lot pour expérimenter différentes configurations.